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- 并發(fā)并行 內(nèi)容精選 換一換
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初始化obsfs 了解詳情 操作指南 - 掛載并行文件系統(tǒng) - 取消掛載并行文件系統(tǒng) - 掛載并行文件系統(tǒng) - 取消掛載并行文件系統(tǒng) 了解詳情 異常處理 本卡片介紹了在使用obsfs工具時(shí)經(jīng)常遇到的異常問(wèn)題及處理措施。 - 掛載并行文件系統(tǒng)失敗 - 取消掛載并行文件系統(tǒng)失敗 本卡片介紹了在使用來(lái)自：專題裸金屬服務(wù)器 云備份CBR 虛擬私有云VPC 在線 視頻點(diǎn)播 提供高并發(fā)、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng)。結(jié)合媒體轉(zhuǎn)碼MPC和 CDN 服務(wù)可快速搭建極速、安全、高可用的點(diǎn)播平臺(tái) 優(yōu)勢(shì) 高性能 能夠應(yīng)對(duì)海量的并發(fā)連接和突發(fā)的高峰流量，無(wú)需擔(dān)心擴(kuò)容不及時(shí)帶來(lái)問(wèn)題 低成本 資源彈性伸來(lái)自：專題
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Turbo授權(quán)項(xiàng)分類:文件系統(tǒng) API概覽 關(guān)于GDS并行導(dǎo)入:導(dǎo)入流程 關(guān)于GDS并行導(dǎo)入:導(dǎo)入流程 關(guān)于GDS并行導(dǎo)入:導(dǎo)入流程 關(guān)于GDS并行導(dǎo)入:導(dǎo)入流程 關(guān)于并行導(dǎo)入:導(dǎo)入流程 關(guān)于 OBS 并行導(dǎo)入:導(dǎo)入流程圖 關(guān)于OBS并行導(dǎo)入:導(dǎo)入流程圖 關(guān)于OBS并行導(dǎo)入:導(dǎo)入流程圖 常用操作與系統(tǒng)策略的關(guān)系:智能信息來(lái)自：百科MPI是整個(gè)高性能計(jì)算解決方案的關(guān)鍵組件，它實(shí)現(xiàn)了并行計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)通訊功能，可以用來(lái)支持制造、氣象、超算中心等應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)該通訊庫(kù)也可擴(kuò)展應(yīng)用于AI、大數(shù)據(jù)等通用領(lǐng)域。 Message Passing Interface(MPI)是支持多編程語(yǔ)言編程的并行計(jì)算通訊應(yīng)用接口，具有高性能、大規(guī)模性、可移植性、可擴(kuò)展性等特點(diǎn)。來(lái)自：百科
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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(shí)例，同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤(pán)和合適的帶寬。 圖形渲染 對(duì)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(jì)算能力的場(chǎng)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(lái)自：專題![]()
DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)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(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。來(lái)自：百科![]()
供了一系列核心亮點(diǎn)，主要包括以下幾個(gè)方面： 1.高性能： GaussDB 采用了先進(jìn)的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和算法，實(shí)現(xiàn)了高性能、高并發(fā)、低延時(shí)的數(shù)據(jù)處理能力。通過(guò)智能優(yōu)化、并行處理等技術(shù)，大大提高了數(shù)據(jù)查詢和分析的速度，滿足客戶對(duì)高性能數(shù)據(jù)庫(kù)的需求。 2.高安全：GaussDB采用了多層次的安來(lái)自：百科![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過(guò)指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來(lái)自：專題![]()
、部署失敗和部署任務(wù)更新和刪除消息。 并行部署 用戶可以在一個(gè)部署任務(wù)中選擇多個(gè)主機(jī)和多個(gè)主機(jī)組，實(shí)現(xiàn)多主機(jī)并行部署。 部署詳情 用戶可以查看部署詳情，可視化顯示部署進(jìn)程、當(dāng)前部署任務(wù)信息。 部署日志 部署詳情頁(yè)面可以查看部署日志，多主機(jī)并行部署支持分主機(jī)日志查看。 統(tǒng)計(jì)信息 支來(lái)自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) MPP：大規(guī)模并行處理(Massively Parallel Processing) MPP是將任務(wù)并行的分散到多個(gè)服務(wù)器和節(jié)點(diǎn)上，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上計(jì)算完成后，將各自部分的結(jié)果匯總在一起得到最終的結(jié)果。 特征 任務(wù)并行執(zhí)行，分布式計(jì)算。 常見(jiàn)的MPP產(chǎn)品 無(wú)來(lái)自：百科![]()
DWS采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)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(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 查詢高性能，萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng) DWS后臺(tái)還通過(guò)算子多線程并行執(zhí)行、向量化計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)指令在寄存器并行執(zhí)行，以及L來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)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(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。來(lái)自：百科![]()
訴求，推薦搭配彈性負(fù)載均衡，自動(dòng)調(diào)整彈性計(jì)算資源，應(yīng)對(duì)高并發(fā)，保證業(yè)務(wù)平穩(wěn)健康運(yùn)行，全動(dòng)態(tài)BGP高速接入，站點(diǎn)內(nèi)容動(dòng)靜分離，實(shí)現(xiàn)流暢的網(wǎng)站體驗(yàn)。 E CS 免費(fèi)-圖形渲染 對(duì)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(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。來(lái)自：專題![]()
務(wù)訴求，推薦搭配彈性負(fù)載均衡，自動(dòng)調(diào)整彈性計(jì)算資源，應(yīng)對(duì)高并發(fā)，保證業(yè)務(wù)平穩(wěn)健康運(yùn)行，全動(dòng)態(tài)BGP高速接入，站點(diǎn)內(nèi)容動(dòng)靜分離，實(shí)現(xiàn)流暢的網(wǎng)站體驗(yàn) 海外服務(wù)器-圖形渲染 對(duì)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(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。來(lái)自：專題![]()
務(wù)訴求，推薦搭配彈性負(fù)載均衡，自動(dòng)調(diào)整彈性計(jì)算資源，應(yīng)對(duì)高并發(fā)，保證業(yè)務(wù)平穩(wěn)健康運(yùn)行，全動(dòng)態(tài)BGP高速接入，站點(diǎn)內(nèi)容動(dòng)靜分離，實(shí)現(xiàn)流暢的網(wǎng)站體驗(yàn)。 云服務(wù)器-圖形渲染 對(duì)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(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。來(lái)自：專題![]()
可靠性、穩(wěn)定性要求較高，實(shí)例規(guī)模較大的場(chǎng)景。分布式形態(tài)能夠支撐較大的數(shù)據(jù)量，且提供了橫向擴(kuò)展的能力，可以通過(guò)擴(kuò)容的方式提高實(shí)例的數(shù)據(jù)容量和并發(fā)能力。 GaussDB部署形態(tài)：高可用 高可用（1主2備）：采用一主兩備三節(jié)點(diǎn)的部署模式，包含一個(gè)分片。“主備版”：適用于數(shù)據(jù)量較小，且長(zhǎng)來(lái)自：專題![]()
GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計(jì)算能力，從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。 GPU加速云服務(wù)器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計(jì)算能力，從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。 GPU云服務(wù)器 產(chǎn)品詳情 立即購(gòu)買(mǎi)GPU云服務(wù)器來(lái)自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過(guò)指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來(lái)自：專題![]()
產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 功能特點(diǎn) 從OBS并行導(dǎo)入數(shù)據(jù) OBS 支持將存儲(chǔ)在OBS上的TXT、CSV、ORC及CARBONDATA格式的數(shù)據(jù)并行導(dǎo)入到GaussDB(DWS)，支持導(dǎo)入后查詢數(shù)據(jù)，也支持遠(yuǎn)程讀OBS上的數(shù)據(jù)。 GaussDB(DWS)優(yōu)先推薦的導(dǎo)入方式。 并行拉取方式，性能好，橫向擴(kuò)展。來(lái)自：專題![]()
大容量高擴(kuò)展：支持TB~PB級(jí)單庫(kù)容量和在線擴(kuò)容，避免分庫(kù)分表，降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)難度 金融級(jí)高可用：同城雙活部署實(shí)現(xiàn)同城兩中心業(yè)務(wù)同時(shí)接入，一中心故障，業(yè)務(wù)秒級(jí)恢復(fù) 大并發(fā)高性能：主要業(yè)務(wù)流程并發(fā)交易響應(yīng)時(shí)延<3s，報(bào)表和復(fù)雜查詢類場(chǎng)景執(zhí)行耗時(shí)從20+min降至秒級(jí) ERP/CRM ERP/CRM 支持企業(yè)級(jí)混合負(fù)載和豐來(lái)自：專題![]()
為正在向30~40層編輯轉(zhuǎn)型，單個(gè)編輯客戶端要求文件系統(tǒng)能夠提供高達(dá)數(shù)百兆的帶寬。一部節(jié)目的制作往往需要使用多個(gè)編輯客戶端基于大量視頻素材并行作業(yè)。這需要文件服務(wù)能夠具備穩(wěn)定的高帶寬、低時(shí)延的性能表現(xiàn)。 文件共享 企業(yè)內(nèi)部員工眾多，而且需要共享和訪問(wèn)相同的文檔和數(shù)據(jù)，這時(shí)可以通過(guò)來(lái)自：百科
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