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- 并發(fā)并行 內(nèi)容精選 換一換
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2、Zero-copy：減少IO操作步驟。 3、數(shù)據(jù)批量發(fā)送：提高網(wǎng)絡(luò)利用率。 4、Topic劃分為多個Partition，提高并發(fā)度，可以由多個Producer、Consumer數(shù)目之間的關(guān)系并發(fā)來讀、寫消息。Producer根據(jù)用戶指定的算法，將消息發(fā)送到指定的Partition。 消息訂閱-通知機制來自：專題B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題
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B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題天萬億條監(jiān)控指標寫入，寫入性能線性擴展度 > 80%，相同集群規(guī)模，寫入性能是開源的2倍以上 技術(shù)優(yōu)勢 大規(guī)模并行分析架構(gòu)，所有節(jié)點并行寫入，查詢語句在多節(jié)點及多核并發(fā)執(zhí)行，向量化查詢引擎，大數(shù)據(jù)量下查詢性能更好。 海量時間線索引管理，提高時間線查找的內(nèi)存命中率，根據(jù)內(nèi)存負載，動態(tài)調(diào)整GC頻率，加快內(nèi)存空間回收。來自：專題
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推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 ，主要提供高內(nèi)存實例，同時可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 彈性云服務(wù)器-圖形渲染 對圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計算能力的場景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器，基于NVIDIA來自：專題![]()
制查詢并發(fā)運行的數(shù)量，通過限制查詢并發(fā)數(shù)降低資源爭搶，保證資源有序高效利用。 并發(fā)管理規(guī)則：短查詢加速開啟，復(fù)雜查詢受資源池并發(fā)控制，簡單查詢受短查詢并發(fā)控制；短查詢加速關(guān)閉，復(fù)雜查詢和簡單查詢均受資源池并發(fā)控制，短查詢并發(fā)控制無效。 并發(fā)，即資源池中的最大查詢并發(fā)數(shù)。并發(fā)管理作來自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
彈性云服務(wù)器，主要提供高內(nèi)存實例，同時可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 圖形渲染 對圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計算能力的場景。例如圖形渲染、工程制圖。推薦使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器，G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA來自：專題![]()
擴容非常方便，只需要將新的服務(wù)器加入到負載均衡監(jiān)聽上即可，讓面臨類似雙11這樣非常規(guī)化的高并發(fā)場景時能夠有效應(yīng)對。 因此，通過這樣的負載技術(shù)可以減輕單服務(wù)器的壓力，減少崩潰的概率，解決大并發(fā)訪問的問題。這也是保證網(wǎng)站高可用的重要手段。 RDS for MySQL是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來自：百科![]()
分布式計算，大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。 4、 高性能計算 高計算能力、高吞吐量的場景。例如科學(xué)計算、基因工程、游戲動畫、生物制藥計算和存儲系統(tǒng)。推薦使用高性能計算型彈性云服務(wù)器， 主要應(yīng)用于被計算限制的高性能處理器的應(yīng)用程序上，適合要求提供海量并行計算資源、高性能的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，需要達到高性能來自：百科![]()
、經(jīng)濟、敏捷和安全的FPGA云服務(wù)。 FPGA加速云服務(wù)器包括兩類： 高性能架構(gòu) 基于DPDK的高性能交互框架，支持流計算模型，支持數(shù)據(jù)流并發(fā)，主要用于RTL開發(fā)場景，滿足用戶高帶寬低時延的要求。 通用型架構(gòu) 基于SDAccel的通用型交互框架，支持塊計算模塊，支持Xilinx來自：百科![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
CDM 任務(wù)基于分布式計算框架，自動將任務(wù)切分為獨立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對Hive、HBase、MySQL、DWS（ 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM任務(wù)基于分布式計算框架，自動將任務(wù)切分為獨立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對H來自：專題![]()
自建kubernetes集群需要自行搭建鏡像倉庫或使用第三方鏡像倉庫，鏡像拉取方式多采用串行傳輸，效率低。 鏡像快速部署 云容器引擎配合容器鏡像服務(wù)，鏡像拉取方式采用并行傳輸，確保高并發(fā)場景下能獲得更快的下載速度，大幅提升容器交付效率。 成本 自建kubernetes集群需要投入資金構(gòu)建、安裝、運維、擴展自己的集群管理基礎(chǔ)設(shè)施，成本開銷大。來自：專題![]()
數(shù)用順序、分支、并行等方式輕松編排成一個完整的應(yīng)用，并提供監(jiān)控和管理平臺，用于診斷和調(diào)試應(yīng)用。 函數(shù)流是一個面向無服務(wù)器計算領(lǐng)域，編排無服務(wù)器分布式應(yīng)用的工作流服務(wù)。基于該服務(wù)，用戶可以通過Low Code以及可視化的方式將多個獨立的無服務(wù)器函數(shù)用順序、分支、并行等方式輕松編排成來自：專題![]()
FunctionGraph2.0 提供的能力，金融分析師只要在代碼中加一些裝飾器，就可以將原來單機計算任務(wù)自動轉(zhuǎn)化成函數(shù)執(zhí)行，實現(xiàn)單機程序自動并行到集群上運行，帶來幾個數(shù)量級的性能提升。既享受到云上算力優(yōu)勢，又享受到 Serverless 體驗。 快速低成本的微服務(wù) Serverless來自：百科![]()
推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器，主要提供高內(nèi)存實例，同時可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 華為云服務(wù)器-圖形渲染 對圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計算能力的場景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器，基于NVIDIA來自：專題![]()
務(wù)訴求，推薦搭配彈性負載均衡，自動調(diào)整彈性計算資源，應(yīng)對高并發(fā)，保證業(yè)務(wù)平穩(wěn)健康運行，全動態(tài)BGP高速接入，站點內(nèi)容動靜分離，實現(xiàn)流暢的網(wǎng)站體驗。 云服務(wù)器-圖形渲染 對圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力。可以完成快速的數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計算能力的場景。例如圖形渲染、工程制圖。來自：專題![]()
GaussDB (DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 2. 查詢高性能，萬億數(shù)據(jù)秒級響應(yīng) GaussDB(DWS)后臺通過算子多線程并行執(zhí)行、向量化計算引擎來自：百科![]()
華為云分布式緩存Redis服務(wù)可實現(xiàn)頁面緩存、應(yīng)用緩存、狀態(tài)緩存、事件并行處理，能夠有效減少數(shù)據(jù)庫磁盤IO，提高數(shù)據(jù)查詢效率，減輕管理維護工作量，降低數(shù)據(jù)庫存儲成本。對傳統(tǒng)磁盤數(shù)據(jù)庫是一個重要的補充，成為了互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，尤其是支持高并發(fā)訪問的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用必不可少的基礎(chǔ)服務(wù)之一。 頁面緩存 分布式來自：專題
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