- 海量數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng) 內(nèi)容精選 換一換
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MapReduce服務(wù) MRS , 彈性云服務(wù)器 E CS ,數(shù)據(jù)快遞服務(wù) DES 圖1 大數(shù)據(jù)分析 對象存儲數(shù)據(jù)備份歸檔應(yīng)用場景 場景描述 OBS 提供高并發(fā)、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲系統(tǒng),滿足各種企業(yè)應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的備份歸檔需求。 企業(yè)數(shù)據(jù)中心的各類數(shù)據(jù)通過使用同步客戶端(如OBS Br來自:專題GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展,海量存儲 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展,海量存儲 時(shí)間:2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說,輕資產(chǎn),快速擴(kuò)容是其使用云數(shù)據(jù)庫驅(qū)動力。行業(yè)痛點(diǎn):無法預(yù)測用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量,業(yè)務(wù)高峰時(shí)客戶體驗(yàn)會受到影響,甚至要停服擴(kuò)容。來自:百科
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在實(shí)際生產(chǎn)制造,客戶總會遇到難以解決的問題: 邊緣側(cè)需要將數(shù)據(jù)采集,但是非標(biāo)的設(shè)備種類繁多,無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議,老舊的設(shè)備的數(shù)據(jù)無法采集,沒有數(shù)據(jù)的支持,無法實(shí)現(xiàn)數(shù)字化,智能化 邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)往往是上萬點(diǎn),毫秒級的數(shù)據(jù)量級,數(shù)據(jù)上云,對帶寬和中間件的性能要求極高 實(shí)際生產(chǎn)中設(shè)備發(fā)生故障來自:百科便用戶在性能或容量需要改變時(shí),改變集群資源,輕松構(gòu)建企業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。 實(shí)時(shí)查詢 HBase的列式KeyValue存儲機(jī)制,適用于企業(yè)用戶明細(xì)數(shù)據(jù)即時(shí)查詢,基于主鍵的低時(shí)延點(diǎn)查,響應(yīng)時(shí)延一般為秒級或毫秒級,方便用戶對數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析。 表格存儲服務(wù) CloudTable 表格存來自:百科
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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),如媒體處理、文件共享、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)備份等。通用文件系統(tǒng)不適合海量小文件業(yè)務(wù),推薦使用SFS Turbo文件系統(tǒng)。來自:專題
對象存儲應(yīng)用場景 對象存儲OBS 的大數(shù)據(jù)分析 云硬盤的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 對象存儲OBS的線 視頻點(diǎn)播 彈性文件的文件共享 云備份的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 對象存儲OBS的大數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù)分析 提供高性能、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲系統(tǒng),與華為云的大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用,能夠大幅降低成本,并根來自:專題
API接口,可存儲任意數(shù)量和形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),下面詳情介紹具體應(yīng)用場景: 大數(shù)據(jù)分析 場景描述 OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無需擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景:PB級的數(shù)據(jù)存儲,批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等來自:百科
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