- 大數(shù)據(jù)與海量存儲(chǔ) 內(nèi)容精選 換一換
-
GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)多維擴(kuò)展,海量存儲(chǔ) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)多維擴(kuò)展,海量存儲(chǔ) 時(shí)間:2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫(kù) 對(duì)于游戲行業(yè)來(lái)說(shuō),輕資產(chǎn),快速擴(kuò)容是其使用云數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)力。行業(yè)痛點(diǎn):無(wú)法預(yù)測(cè)用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量,業(yè)務(wù)高峰時(shí)客戶體驗(yàn)會(huì)受到影響,甚至要停服擴(kuò)容。來(lái)自:百科使VPC中的云資源無(wú)需彈性公網(wǎng)IP就能夠訪問(wèn)終端節(jié)點(diǎn)服務(wù), 提高了訪問(wèn)效率,為您提供更加靈活、安全的組網(wǎng)方式。 SFS 3.0容量型文件系統(tǒng)通過(guò)VPC終端節(jié)點(diǎn), 建立與云服務(wù)器的通信,以實(shí)現(xiàn)云服務(wù)器能夠訪問(wèn)文件系統(tǒng)。 VPC終端節(jié)點(diǎn)(VPC Endpoint) 配置VPC終端節(jié)點(diǎn) IAM 是支撐企業(yè)級(jí)自助的云來(lái)自:專題
- 大數(shù)據(jù)與海量存儲(chǔ) 相關(guān)內(nèi)容
-
10ms 最大容量 4PB EB 優(yōu)勢(shì) 大容量、高帶寬、低成本 大容量、高帶寬、低成本 應(yīng)用場(chǎng)景 大容量擴(kuò)展以及成本敏感型業(yè)務(wù),如 媒體處理 、文件共享、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)備份等。SFS容量型文件系統(tǒng)不適合海量小文件業(yè)務(wù),推薦使用SFS Turbo文件系統(tǒng)。 大容量擴(kuò)展以及成本敏感型業(yè)務(wù),如媒來(lái)自:專題傳統(tǒng)業(yè)務(wù)上云、數(shù)據(jù)本地留存 邊緣云服務(wù):例如IoT Edge,一般用于智慧園區(qū)、智慧交通、智能制造等。 華為云IoT邊緣云服務(wù)的形態(tài) 現(xiàn)在都在說(shuō)“智能制造”、“互聯(lián)網(wǎng)下一場(chǎng)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”,”抓住數(shù)字新基建的機(jī)遇“,“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)就是7大新基建之一”,這些新的概念都是與輕邊緣IoT Edge分不開。來(lái)自:百科
- 大數(shù)據(jù)與海量存儲(chǔ) 更多內(nèi)容
-
),從而滿足客戶業(yè)務(wù)對(duì)存儲(chǔ)性能、成本的不同訴求。 幫助文檔 存儲(chǔ)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景 大數(shù)據(jù)分析 場(chǎng)景介紹 提供高性能、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng),與華為云的大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用,可大幅降低成本,幫助企業(yè)簡(jiǎn)單便捷的管理大數(shù)據(jù) 優(yōu)勢(shì) 高性能 處理突發(fā)的高峰流量,無(wú)需擔(dān)心擴(kuò)容不及時(shí)帶來(lái)問(wèn)題來(lái)自:專題MapReduce服務(wù) MapReduce服務(wù) 定價(jià) MapReduce服務(wù)學(xué)習(xí)與資源 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)入門 智能數(shù)據(jù)洞察 DataArts Insight 查看更多 收起 1對(duì)1咨詢適合自己的存儲(chǔ)類型推薦方案 聯(lián)系專家來(lái)自:專題,即“大算力、大存力、大運(yùn)力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。 從過(guò)去的經(jīng)典AI,到今天人人談?wù)摰?span style='color:#C7000B'>大模型,自動(dòng)駕駛,我們看到AI模型的參數(shù)及AI算力規(guī)模呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)的爆發(fā)增長(zhǎng),對(duì)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施也帶來(lái)全新的挑戰(zhàn)。 1、高吞吐的數(shù)據(jù)訪問(wèn)挑戰(zhàn):隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來(lái)越多,底層存儲(chǔ)的來(lái)自:專題塊存儲(chǔ)、文件存儲(chǔ)和對(duì)象存儲(chǔ)三種類型存儲(chǔ)的區(qū)別請(qǐng)參考?jí)K存儲(chǔ)、文件存儲(chǔ)和對(duì)象存儲(chǔ)的區(qū)別。此處僅介紹三個(gè)服務(wù)的區(qū)別。 彈性文件服務(wù)SFS、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 與云硬盤EVS之間的對(duì)比如表1所示。 表1 SFS、OBS、EVS服務(wù)對(duì)比 對(duì)比維度 彈性文件服務(wù) 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) 云硬盤 概念 提供按需擴(kuò)展的高性能文件來(lái)自:專題p、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件,并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開發(fā)的能力,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),并通過(guò)對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘,發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 MRS 與OBS對(duì)接的具體操作,請(qǐng)參見華為云MRS對(duì)接OBS。 Cloudera來(lái)自:專題并行文件存儲(chǔ)系統(tǒng) 并行文件存儲(chǔ)系統(tǒng) 彈性文件服務(wù) SFS 彈性文件服務(wù) SFS 提供按需擴(kuò)展的高性能文件存儲(chǔ)(NAS),可為云上多個(gè) 彈性云服務(wù)器 (Elastic Cloud Server,E CS ),容器(CCE&CCI),裸金屬服務(wù)器(BMS)提供共享訪問(wèn)。 提供按需擴(kuò)展的高性能來(lái)自:專題調(diào)整、大數(shù)據(jù)本地磁盤的損壞,都需要IT運(yùn)維,運(yùn)維工作量大,人力投入成本高。 美圖采用了華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案,統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖,實(shí)現(xiàn)了一份數(shù)據(jù)自由流動(dòng),避免重復(fù)拷貝,支持多元計(jì)算和AI創(chuàng)新,數(shù)據(jù)快速變現(xiàn),數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)規(guī)模無(wú)限擴(kuò)展,打破單集群限制,解決運(yùn)維痛點(diǎn),同時(shí)對(duì)計(jì)算與存儲(chǔ)資源進(jìn)行來(lái)自:百科監(jiān)控服務(wù)( CES ),為HPC提供大容量、大單流帶寬、安全可靠的解決方案。 在HPC場(chǎng)景下,企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)可以通過(guò)直接上傳或數(shù)據(jù)快遞的方式上傳到OBS。同時(shí)OBS提供的文件語(yǔ)義和HDFS語(yǔ)義支持將OBS直接掛載到HPC flavors的節(jié)點(diǎn)以及大數(shù)據(jù)&AI分析的應(yīng)用下,為高性能計(jì)算來(lái)自:專題OBS對(duì)象存儲(chǔ)與自建存儲(chǔ)服務(wù)器對(duì)比 在信息時(shí)代,企業(yè)數(shù)據(jù)直線增長(zhǎng),自建存儲(chǔ)服務(wù)器存在諸多劣勢(shì),已無(wú)法滿足企業(yè)日益強(qiáng)烈的存儲(chǔ)需求。表1向您詳細(xì)展示了OBS對(duì)象存儲(chǔ)與自建存儲(chǔ)服務(wù)器的優(yōu)劣勢(shì)對(duì)比。 表1 OBS對(duì)象存儲(chǔ)與自建存儲(chǔ)服務(wù)器對(duì)比 對(duì)比項(xiàng) OBS對(duì)象存儲(chǔ) 自建存儲(chǔ)服務(wù)器 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量來(lái)自:專題云知識(shí) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么 時(shí)間:2021-03-23 14:11:24 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)存儲(chǔ)采用云硬盤,具體情況請(qǐng)參考《云硬盤用戶指南》。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù),不占用用戶購(gòu)買的數(shù)據(jù)庫(kù)空間。關(guān)于文檔數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例存來(lái)自:百科
- 數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ):在海量數(shù)據(jù)面前,我們?nèi)绾握痉€(wěn)腳跟??
- 海量數(shù)據(jù)模擬
- HuggingFace如何處理大模型下海量數(shù)據(jù)集
- 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪問(wèn)——文件存儲(chǔ)讀寫
- 海量數(shù)據(jù)的黎明——HBase
- 十道海量數(shù)據(jù)處理面試題與十個(gè)方法大總結(jié)(轉(zhuǎn)載)
- 50億海量數(shù)據(jù)如何高效存儲(chǔ)和分析? GaussDB (for Cassandra) 3個(gè)秘訣搞定
- 如何使用modelarts訓(xùn)練海量數(shù)據(jù)
- Oracle海量數(shù)據(jù)優(yōu)化-02分區(qū)在海量數(shù)據(jù)庫(kù)中的應(yīng)用-更新中
- 海量數(shù)據(jù)處理面試題與Bit-map詳解