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- 石衫架構(gòu)筆記的分庫分表 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫 DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺； DAS Consoles：DAS Console是 數(shù)據(jù)管理服務 的統(tǒng)一入口，在Console來自：百科被譽為OpenStack的“三駕馬車”，在三者之中，Neutron的模塊最多，層次繁復，廠商插件最多且內(nèi)部交互最繁雜，因此用戶容易混淆，難于掌握。其邏輯架構(gòu)如下： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院 OpenStack原理及在華為云中的應用 OpenStack是來自：百科
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GaussDB (DWS)的架構(gòu)解讀 GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀 時間：2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫 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，由眾多擁有獨立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成來自：百科![]()
GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時間：2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu)如下圖。其中： CM： 集群管理模塊(Cluster Manager)； 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個功能單元和物理資源的運行情況，確保整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 分片架構(gòu)的特點 分片架構(gòu)的特點 時間：2021-07-01 09:48:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 分片架構(gòu)主要表現(xiàn)形式就是水平數(shù)據(jù)分片架構(gòu)。 把數(shù)據(jù)分散在多個節(jié)點上的分片方案，每一個分片包括數(shù)據(jù)庫的一部分，稱為一個shard。 多個節(jié)點都擁有相同的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，但來自：百科![]()
云知識 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構(gòu) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構(gòu) 時間：2021-06-17 11:33:41 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)擁有分布式的架構(gòu)，具體如下圖。它的產(chǎn)品架構(gòu)有如下的特點： 1. 分布式、按需擴展 分布式架構(gòu)，組件主備/多活高可靠設(shè)計； 存算分離，按需獨立擴展。來自：百科![]()
云知識 企業(yè)IT架構(gòu)的演進歷史 企業(yè)IT架構(gòu)的演進歷史 時間：2021-06-08 18:58:39 云計算 回顧企業(yè)IT架構(gòu)演進的整個歷史，馮·諾依曼架構(gòu)的第一臺計算機誕生以來的前30年，計算高度集中化、支持多用戶多任務的大型機和小型機是企業(yè)IT的主流形態(tài)，構(gòu)成IT系統(tǒng)的軟件堆棧各層來自：百科![]()
華為云計算 云知識 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進 時間：2021-05-25 15:57:49 存儲與備份 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進呈現(xiàn)為從集中式到分布式。 集中式存儲包含核機頭（控制器）、磁盤陣列（JBOD）和交換機、管理設(shè)備等。數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過存儲系統(tǒng)的機頭入口。 分布式存儲中，來自：百科![]()
放幻燈片，一臺顯示器顯示備注，時刻提醒自己要演講的內(nèi)容。 操作步驟 點擊「放映」 -「演講備注」，添加備注，點擊確定即可。 02 重用幻燈片 領(lǐng)導讓你合并所有組員的PPT，使其變成一個小組性的PPT，只是需要組員PPT中的某幾頁幻燈片，無需全部合并，若是一頁頁進行復制，那實在是太慢。來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 云容器實例的產(chǎn)品架構(gòu) 云容器實例的產(chǎn)品架構(gòu) 時間：2020-09-17 11:14:17 云容器實例提供Serverless Container服務，擁有多個異構(gòu)的Kubernetes集群，并集成網(wǎng)絡、存儲服務，讓您方便的通過控制臺、kubectl、Kubernetes來自：百科![]()
Cinder的架構(gòu)原理 Cinder的架構(gòu)原理 時間：2021-02-08 21:00:36 云計算 Cinder為云平臺提供統(tǒng)一接口，按需分配的，持久化的塊存儲服務，核心功能是對卷的管理，允許對卷、卷的類型、卷的快照、卷備份進行操作。 為后端不同的存儲設(shè)備提供了統(tǒng)一的接口，不同的塊設(shè)備服務廠商在來自：百科![]()
存儲層：數(shù)據(jù)庫的存儲引擎，負責處理數(shù)據(jù)的存儲管理。它還包含路由和事務控制，以確保數(shù)據(jù)的ACID特性。此外，存儲層還應具有一系列功能，例如索引，查詢條件過濾和排序。 SQL層：SQL層主要負責處理SQL請求。上層直接面對應用程序，將應用程序的訪問請求分發(fā)到存儲層，并接受存儲層返回的數(shù)據(jù)結(jié)果。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 無共享架構(gòu)的特點 無共享架構(gòu)的特點 時間：2021-07-01 09:59:47 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 無共享架構(gòu) 集群中每一個節(jié)點（處理單元）都完全擁有自己獨立的CPU/內(nèi)存/存儲，不存在共享資源。 各節(jié)點（處理單元）處理自己本地的數(shù)據(jù)，處理結(jié)果可以向上層匯總或者通過通信協(xié)議在節(jié)點間流轉(zhuǎn)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云監(jiān)控服務 的架構(gòu) 云監(jiān)控 服務的架構(gòu) 時間：2021-07-01 15:51:16 云監(jiān)控服務（Cloud Eye）為用戶提供一個針對 彈性云服務器 、帶寬等資源的立體化監(jiān)控平臺。使您全面了解華為云上的資源使用情況、業(yè)務的運行狀況，并及時收到異常報警做出反應，保證業(yè)務順暢運行。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 路網(wǎng)數(shù)字化的架構(gòu)功能 路網(wǎng)數(shù)字化的架構(gòu)功能 時間：2020-09-11 10:38:16 路網(wǎng)數(shù)字化服務 基于華為公有云，設(shè)備側(cè)實現(xiàn)對路網(wǎng)數(shù)字化服務設(shè)備的接入與管理、路網(wǎng)數(shù)字化服務事件分發(fā)，應用側(cè)實現(xiàn)路網(wǎng)數(shù)字化服務業(yè)務集成與開放，提供算法管理、拓撲管理、高精度地圖管理、 數(shù)據(jù)管理 、安全防護等功能。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 單機架構(gòu)的優(yōu)缺點 單機架構(gòu)的優(yōu)缺點 時間：2021-07-01 09:10:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 為了避免應用服務和數(shù)據(jù)庫服務對資源的競爭，單機架構(gòu)也從早期的單主機模式發(fā)展到數(shù)據(jù)庫獨立主機模式，把應用和數(shù)據(jù)服務分開。應用服務可以增加服務器數(shù)量，進行負載均衡，增大系統(tǒng)并發(fā)能力。來自：百科![]()
企業(yè)應用架構(gòu)的演進介紹 企業(yè)應用架構(gòu)的演進介紹 時間：2021-04-21 20:20:19 容器云 鏡像服務 鏡像 傳統(tǒng)企業(yè)已有的眾多單體應用，需要結(jié)合企業(yè)應用架構(gòu)的演進路線，按照“云化路徑”分類及其特征，圍繞目標應用展開細化的應用遷移分析和設(shè)計。 針對傳統(tǒng)本地化部署的應用，可來自：百科![]()
華為云計算 云知識 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點 時間：2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 多主架構(gòu) 數(shù)據(jù)庫服務器互為主從，同時對外提供完整的數(shù)據(jù)服務。 優(yōu)點 資源利用率較高的同時降低了單點故障的風險。 缺點 雙主機都接受寫數(shù)據(jù)，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙來自：百科![]()
提升資源利用率，適合讀多寫少的應用場景。 在大并發(fā)讀的使用場景，可以使用負載均衡在多個從機間進行平衡。 從機的擴展性比較靈活，擴容操作不會影響到業(yè)務進行。 缺點 延遲問題，數(shù)據(jù)同步到從機數(shù)據(jù)庫時會有延遲，所以應用必須能夠容忍短暫的不一致性。對于一致性要求非常高的場景是不適合的。 寫操作的性能壓力還是集中在主機上。來自：百科
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