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  • 分布式數(shù)據(jù)同步 內(nèi)容精選 換一換
  • 系型數(shù)據(jù)庫難以支撐上層業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維護成本高、訪問性能差、功能有限、無法輕松適應(yīng)數(shù)據(jù)模型或模式的變化等問題。 解決方案 將Redis作為應(yīng)用與數(shù)據(jù)庫之間的緩存層可以解決上述問題,通過Redis緩存數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)讀取速度,減輕數(shù)據(jù)庫負載,提高應(yīng)用性能,保證數(shù)據(jù)的可靠性。
    來自:百科
    分布式緩存服務(wù)Redis的安全能力 分布式緩存服務(wù)Redis的安全能力 華為云分布式緩存服務(wù)(Distributed Cache Service,簡稱D CS ),是一款安全、可信的高速內(nèi)存數(shù)據(jù)處理引擎,提供了安全組、白名單、SSL加密連接、自動備份等特性,以保障租戶數(shù)據(jù)的可靠性和安全性。
    來自:專題
  • 分布式數(shù)據(jù)同步 相關(guān)內(nèi)容
  • GaussDB 性能怎么調(diào)_GaussDB性能調(diào)優(yōu)_高斯數(shù)據(jù)庫性能怎么調(diào)-華為云 GaussDB查詢數(shù)據(jù)表_GaussDB查看數(shù)據(jù)庫連接數(shù)_高斯數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)表-華為云 免費GaussDB數(shù)據(jù)庫 MySQL數(shù)據(jù)庫備份 云數(shù)據(jù)庫和普通數(shù)據(jù)庫 免費數(shù)據(jù)庫服務(wù)器_免費數(shù)據(jù)庫有哪些 登錄數(shù)據(jù)庫 免費云數(shù)據(jù)庫MySQL 免費的 MySQL云數(shù)據(jù)庫
    來自:專題
    于相同的虛擬私有云(VPC)和子網(wǎng)。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 分布式數(shù)據(jù)庫中間件( Distributed Database Middleware ,簡稱DDM),專注于解決數(shù)據(jù)分布式擴展問題,突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的容量和性能瓶頸,實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問。 立即購買進入控制臺幫助文檔1對1咨詢
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  • 分布式數(shù)據(jù)同步 更多內(nèi)容
  • 金融場景——多層次數(shù)據(jù)聯(lián)動,跨云應(yīng)用遷移、彈性伸縮、容災(zāi)管理 優(yōu)勢 - 數(shù)據(jù)跟隨應(yīng)用流轉(zhuǎn) 圍繞云原生應(yīng)用構(gòu)建自動化的應(yīng)用遷移、克隆能力 - 有狀態(tài)應(yīng)用跨云彈性 數(shù)據(jù)與應(yīng)用協(xié)同,按需跨云彈性伸縮 - 多層次數(shù)據(jù)聯(lián)動 存儲層、容器層、中間件層等不同層次數(shù)據(jù)隨應(yīng)用場景實時聯(lián)動,支撐應(yīng)用容災(zāi)、擴容、遷移
    來自:專題
    金融場景——多層次數(shù)據(jù)聯(lián)動,跨云應(yīng)用遷移、彈性伸縮、容災(zāi)管理 優(yōu)勢 - 數(shù)據(jù)跟隨應(yīng)用流轉(zhuǎn) 圍繞云原生應(yīng)用構(gòu)建自動化的應(yīng)用遷移、克隆能力 - 有狀態(tài)應(yīng)用跨云彈性 數(shù)據(jù)與應(yīng)用協(xié)同,按需跨云彈性伸縮 - 多層次數(shù)據(jù)聯(lián)動 存儲層、容器層、中間件層等不同層次數(shù)據(jù)隨應(yīng)用場景實時聯(lián)動,支撐應(yīng)用容災(zāi)、擴容、遷移
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    華為云計算 云知識 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM應(yīng)用場景 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM應(yīng)用場景 時間:2020-01-03 04:34:40 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)管理 分布式數(shù)據(jù)庫中間件(Distributed Database Middleware,簡稱DDM),專注于解決數(shù)據(jù)分布式擴展問題,突
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    分布式消息服務(wù)有哪些 分布式消息服務(wù)有哪些 華為云提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版,為用戶應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊列服務(wù),實現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成。 華為云提供分布式消息Kafka版、分布式
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    物聯(lián)網(wǎng)類應(yīng)用 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通過接入網(wǎng)關(guān)連接云端,分布式消息服務(wù)DMS消息隊列可以提供高速的數(shù)據(jù)傳輸通道,連接后端的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。 數(shù)據(jù)同步 在大中型分布式系統(tǒng)中,分布式消息服務(wù)DMS可以幫助各個子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)及時同步到后臺模塊,并提供數(shù)據(jù)通道幫助觸發(fā)其他的業(yè)務(wù)流程,如函數(shù)處理、 消息通知 等。
    來自:專題
    3副本冗余 數(shù)據(jù)持久性高達99.9999999% 數(shù)據(jù)持久性高達99.9999999% 數(shù)據(jù)加密 數(shù)據(jù)加密 系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密,保護數(shù)據(jù)安全 系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密,保護數(shù)據(jù)安全 備份恢復(fù) 支持數(shù)據(jù)備份,防止應(yīng)用異常、黑客攻擊等導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯誤 支持數(shù)據(jù)備份,防止應(yīng)用異常、黑客攻擊等導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯誤
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    完善的運維服務(wù)配套,7*24小時監(jiān)控與運維保障。 分布式緩存服務(wù)教程視頻 分布式緩存服務(wù)DCS 04:53 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 04:16 緩存實例日常維護 分布式緩存服務(wù)DCS 緩存實例日常維護
    來自:專題
    數(shù)據(jù)庫的次數(shù),從而提高動態(tài)、數(shù)據(jù)庫驅(qū)動網(wǎng)站的速度。 特點:哈希方式存儲;全內(nèi)存操作;簡單文本協(xié)議進行數(shù)據(jù)通信;只操作字符型數(shù)據(jù);集群由應(yīng)用進行控制,采用一致性哈希算法。 限制性:數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存當(dāng)中的,一旦機器重啟,數(shù)據(jù)會全部丟失;只能操作字符型數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)類型貧乏;以root權(quán)限
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    隊列。 DMS消息隊列,負責(zé)日志數(shù)據(jù)的接收、存儲和轉(zhuǎn)發(fā)管理。 日志處理應(yīng)用,訂閱并消費DMS消息隊列中的日志數(shù)據(jù)分布式消息服務(wù) Kafka 分布式消息服務(wù) Kafka 是一個高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù),適用于構(gòu)建實時數(shù)據(jù)管道、流式數(shù)據(jù)處理、第三方解耦、流量削峰去谷等場景,
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    華為云計算 云知識 什么是分布式集群 什么是分布式集群 時間:2021-07-01 16:56:50 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 云服務(wù)器 分布式集群 集群就是一組相互獨立的服務(wù)器,通過高速的網(wǎng)絡(luò)組成一個計算機系統(tǒng)。 分布式集群中,每個服務(wù)器都可能有數(shù)據(jù)庫的一份完整副本,或者部分副本,所
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    讀寫分離實例 分布式緩存服務(wù)常見問題解答 分布式緩存服務(wù)常見問題解答 點擊了解更多常見問題 點擊了解更多常見問題 DCS支持數(shù)據(jù)持久化嗎? 對于分布式緩存服務(wù)Redis緩存實例,除單機實例不支持數(shù)據(jù)持久化,其他實例類型都支持持久化。 分布式緩存服務(wù)的備份與恢復(fù)策略是什么? 分布式緩存服務(wù)
    來自:專題
    分布式緩存Redis如何減輕數(shù)據(jù)庫壓力 分布式緩存Redis如何減輕數(shù)據(jù)庫壓力 通過Redis提供的哈希、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很方便的實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)站超高訪問量下的數(shù)據(jù)訪問。 通過Redis提供的哈希、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很方便的實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)站超高訪問量下的數(shù)據(jù)訪問。 分布式緩存Redis
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    通過將熱點數(shù)據(jù)放入緩存,加快用戶端訪問速度,提升用戶體驗。 靈活擴展 業(yè)務(wù)爆發(fā)時可以通過一鍵擴容,輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量和訪問量的增長。 數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 數(shù)據(jù)備份到 OBS ,根據(jù)需要一鍵式恢復(fù),數(shù)據(jù)安全有保障。 2.電商類應(yīng)用 熱銷商品展示、秒殺推薦等數(shù)據(jù)面臨高并發(fā)讀的壓力,可以存儲在分布式緩存M
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    。從本地緩存擴展到分布式緩存后,關(guān)注重點從CPU、內(nèi)存、緩存之間的數(shù)據(jù)傳輸速度差異也擴展到了業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、分布式緩存之間的數(shù)據(jù)傳輸速度差異。 分布式緩存由一個服務(wù)端實現(xiàn)管理和控制,有多個客戶端節(jié)點存儲數(shù)據(jù),可以進一步提高數(shù)據(jù)的讀取速率。那么我們要讀取某個數(shù)據(jù)的時候,應(yīng)該選擇哪
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    一個應(yīng)用程序,實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理。 5. 實時數(shù)據(jù)處理:Kafka支持多種實時數(shù)據(jù)處理框架,如Spark Streaming、Storm等,可以通過將數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)教幚砜蚣苤羞M行實時計算和分析。 總的來說,Kafka可以作為一種高性能、高可擴展性、低延遲的分布式消息系統(tǒng),支持多種場
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    一張圖帶你了解華為云分布式數(shù)據(jù)庫中間件 一張圖帶你了解華為云分布式數(shù)據(jù)庫中間件 時間:2021-04-28 17:02:37 云圖說 分布式數(shù)據(jù)庫 中間件 華為云分布式數(shù)據(jù)庫中間件(Distributed Database Middleware,簡稱DDM),專注于解決數(shù)據(jù)庫分布式擴展問題,
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    動更新。 已有鏡像怎么同步呢? 設(shè)置了鏡像自動同步后,新上傳版本的鏡像同步過去了,但是鏡像倉庫中已有的鏡像沒有同步過去。那么如何同步已有的鏡像呢? 已有鏡像的同步,需要選擇具體的鏡像版本后,單擊“鏡像同步”。 在“鏡像同步記錄”頁簽可以看到同步進度: 同步完成后,我們到“華東-上
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