- 內(nèi)存型服務(wù)器的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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。 容易忽略的就是云服務(wù)器規(guī)格,如果是專業(yè)級(jí)應(yīng)用,如集群、高并發(fā)、高可用應(yīng)用,一定要考慮云服務(wù)器規(guī)格,相同的云服務(wù)器配置,云服務(wù)器規(guī)格選的合適,可讓應(yīng)用性能發(fā)揮到最佳,一般來(lái)說(shuō)獨(dú)享型要比共享型性能高些,價(jià)格上獨(dú)享型也略貴。 選擇輕量應(yīng)用服務(wù)器還是云服務(wù)器,關(guān)于云服務(wù)器配置選擇建議來(lái)自:專題KVM C3型彈性云服務(wù)器是新推出的一系列性能更高、計(jì)算能力更穩(wěn)定的彈性云服務(wù)器規(guī)格,搭載英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器,配套高性能網(wǎng)絡(luò),綜合性能及穩(wěn)定性全面提升,滿足對(duì)業(yè)務(wù)穩(wěn)定性及計(jì)算性能要求較高的企業(yè)級(jí)應(yīng)用訴求。 C3型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存(GB) 最大帶寬/基準(zhǔn)帶寬(Gbps)來(lái)自:百科
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GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。來(lái)自:百科優(yōu)化,提供更高性能的通用計(jì)算能力。 較之s1型、s2型彈性云服務(wù)器,s3型彈性云服務(wù)器搭載了英特爾 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器,綜合性能顯著提升,主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的計(jì)算、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)資源,同時(shí)可根據(jù)工作負(fù)載的需要實(shí)現(xiàn)性能的突增,具有短期發(fā)揮更高性能的能力。適用于那些不來(lái)自:百科
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對(duì)于公網(wǎng)訪問(wèn),會(huì)根據(jù)源IP的不同將流量分配到創(chuàng)建的多個(gè)AZ中的ELB上。 對(duì)于內(nèi)網(wǎng)訪問(wèn): 當(dāng)從創(chuàng)建ELB的AZ訪問(wèn)時(shí),流量將被分配到本AZ中的ELB上,當(dāng)本AZ的ELB不可用時(shí),容災(zāi)到創(chuàng)建的其他AZ的ELB上; 當(dāng)從未創(chuàng)建ELB的AZ訪問(wèn)時(shí),會(huì)根據(jù)源IP的不同將流量分配到創(chuàng)建的多個(gè)AZ中的ELB上。來(lái)自:專題
L關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的場(chǎng)景下,如何選擇與云硬盤(pán)搭配的服務(wù)器呢?這里建議如果是企業(yè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫(kù),推薦云盤(pán)搭配裸金屬服務(wù)器BMS使用,滿足高性能極高可靠的需求。如果是較低負(fù)載的一般應(yīng)用,則可搭配彈性云服務(wù)器E CS 使用以節(jié)省成本。 至于云硬盤(pán)規(guī)格的選擇,建議在NoSQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的場(chǎng)景下選擇來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)缺點(diǎn) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)缺點(diǎn) 時(shí)間:2020-07-28 14:26:50 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn): 1.靈活性和建庫(kù)的簡(jiǎn)單性 從軟件開(kāi)發(fā)的角度來(lái)看,用戶與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)編程之間的接口是靈活而友好的。當(dāng)前,大多數(shù)R DDM S產(chǎn)品中都使用標(biāo)準(zhǔn)查詢語(yǔ)來(lái)自:百科
硬件加速來(lái)解決生物計(jì)算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強(qiáng)大的可編程的硬件計(jì)算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算的需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析:金融行業(yè)對(duì)計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力的及時(shí)響應(yīng)有很高的要求,比如基于 定價(jià) 樹(shù)模型的金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自:百科
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