- 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 內(nèi)容精選 換一換
-
來自:百科擬化層:生態(tài)合作方案支持虛擬化層數(shù)據(jù)復(fù)制; 數(shù)據(jù)庫層:支持主流數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)如Oracle、MySQL;存儲(chǔ)層:支持華為存儲(chǔ)陣列異步復(fù)制到華為云專屬存儲(chǔ)(DESS) 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器 、虛擬私有云、裸金屬服務(wù)器、專屬計(jì)算集群服務(wù)、專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù)、云專線 1對(duì)1專家咨詢 跨云容災(zāi)來自:專題
- 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 相關(guān)內(nèi)容
-
3、數(shù)據(jù)庫多副本復(fù)制卸載到分布式存儲(chǔ),降低計(jì)算節(jié)點(diǎn)到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)流量。 4、在大規(guī)模寫入場(chǎng)景下,GeminiDB Influx接口的寫入性能線性擴(kuò)展度大于80%。 低存儲(chǔ)成本 GeminiDB Influx接口 對(duì)數(shù)據(jù)采用列式存儲(chǔ),相同類型的數(shù)據(jù)被集中存儲(chǔ),更有利于數(shù)據(jù)壓縮。來自:專題接口應(yīng)用于都市環(huán)保數(shù)據(jù)采集 GeminiDB Influx 接口 支持海量時(shí)間線的寫入,為環(huán)保采集點(diǎn)提供穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)庫支撐。 熱銷數(shù)據(jù)庫類型 了解更多云數(shù)據(jù)庫請(qǐng)前往云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品總覽,獲取數(shù)據(jù)庫優(yōu)惠活動(dòng)請(qǐng)前往云數(shù)據(jù)專場(chǎng) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為新一代企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 了解更多來自:專題
- 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí) 什么是實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí) 時(shí)間:2021-03-30 10:05:42 5G 行業(yè)解決方案 實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)解決方案場(chǎng)景是華為云5G教育解決方案的應(yīng)用場(chǎng)景之一,實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)利用手機(jī),平板或?qū)S玫脑O(shè)備,使學(xué)生獲得一種立體生動(dòng)的強(qiáng)互動(dòng)高沉浸感體驗(yàn),對(duì)知識(shí)來自:百科全量:該模式為數(shù)據(jù)庫一次性遷移,適用于可中斷業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫遷移場(chǎng)景,全量遷移將非系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的全部數(shù)據(jù)庫對(duì)象和數(shù)據(jù)一次性遷移至目標(biāo)端數(shù)據(jù)庫,包括:表、視圖、存儲(chǔ)過程等。 說明:如果用戶只進(jìn)行全量遷移時(shí),建議停止對(duì)源數(shù)據(jù)庫的操作,否則遷移過程中源數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)不會(huì)同步到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。 ·來自:百科協(xié)同使用,獲得基于 人臉識(shí)別 技術(shù)的 AI 美顏、美妝、綠幕摳圖等特效能力 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè):完善的通話記錄和會(huì)話級(jí)實(shí)時(shí)QoS統(tǒng)計(jì),通話質(zhì)量透明可見,隨時(shí)掌握使用情況 自定義視頻數(shù)據(jù):支持自定義的視頻源和渲染器,使用非攝像頭的視頻源,例如視頻文件、外接設(shè)備、第三方定制數(shù)據(jù)源等 低時(shí)延和抗丟包:全網(wǎng)端到端時(shí)延小于300來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)時(shí)音視頻的優(yōu)點(diǎn) 實(shí)時(shí)音視頻的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-09-09 18:42:39 實(shí)時(shí)音視頻(Real-Time Communication)憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長(zhǎng)期技術(shù)積累,快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場(chǎng)景、全互動(dòng)、全實(shí)時(shí)的音視頻服務(wù),適用于在線教育、云會(huì)議、社交文娛等場(chǎng)景。來自:百科理和訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 OBS :數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算分離,集群存儲(chǔ)成本低,存儲(chǔ)量不受限制,并且集群可以隨時(shí)刪除,但計(jì)算性能取決于OBS訪問性能,相對(duì)HDFS有所下降,建議在數(shù)據(jù)計(jì)算不頻繁場(chǎng)景下使用。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算不分離,集群成本較高,計(jì)算性能高,但存儲(chǔ)量受磁盤空來自:百科GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展,海量存儲(chǔ) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展,海量存儲(chǔ) 時(shí)間:2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對(duì)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(dòng)力。行業(yè)痛點(diǎn):無法預(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。來自:百科Q:RDS存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么? 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)采用云硬盤,關(guān)于云硬盤具體信息,請(qǐng)參見《云硬盤用戶指南》。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù),不占用用戶購買的數(shù)據(jù)庫空間。關(guān)于華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫實(shí)例存儲(chǔ)的硬件配置,請(qǐng)參見《對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)用戶指南》。 Q:數(shù)據(jù)超過了RDS實(shí)例的最大存儲(chǔ)容量怎么辦?來自:百科分布式存儲(chǔ)技術(shù),數(shù)據(jù)多副本冗余,確保數(shù)據(jù)高可靠 高IO專屬分布式存儲(chǔ) 高IO專屬分布式存儲(chǔ) 高性能、高擴(kuò)展、高可靠,適用于性能相對(duì)較高,讀寫速率要求高,有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求應(yīng)用場(chǎng)景 高性能、高擴(kuò)展、高可靠,適用于性能相對(duì)較高,讀寫速率要求高,有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求應(yīng)用場(chǎng)景 超高IO專屬分布式存儲(chǔ) 超高IO專屬分布式存儲(chǔ)來自:專題IMS 數(shù)據(jù)備份最佳實(shí)踐-通過數(shù)據(jù)備份開展定期恢復(fù)演練 方案概述 背景 根據(jù)數(shù)據(jù)安全法,需要對(duì)數(shù)據(jù)容災(zāi)備份定期開展數(shù)據(jù)恢復(fù)測(cè)試?;謴?fù)是指利用備份軟件把所備份的數(shù)據(jù)內(nèi)容恢復(fù)到數(shù)據(jù)源。由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)日常運(yùn)行過程中,經(jīng)常無法直接在所備份的服務(wù)器進(jìn)行真實(shí)環(huán)境恢復(fù)操作。但為了驗(yàn)證備份數(shù)據(jù)的可用來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)有哪些優(yōu)點(diǎn) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)有哪些優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-09-24 15:32:47 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)(Cloud Stream Service,簡(jiǎn)稱 CS )提供實(shí)時(shí)處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡(jiǎn)單易用,即時(shí)執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計(jì)算集群來自:百科
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時(shí)增量ETL存儲(chǔ)Kudu(七)
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時(shí)增量ETL存儲(chǔ)Kudu(七)
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時(shí)增量ETL存儲(chǔ)Kudu(八)
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時(shí)增量ETL存儲(chǔ)Kudu(七.五)
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時(shí)增量ETL存儲(chǔ)Kudu(七.五)
- 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖表存儲(chǔ)設(shè)計(jì)方法(基于Hudi表)
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時(shí)增量ETL存儲(chǔ)Kudu代碼開發(fā)(九)
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時(shí)增量ETL存儲(chǔ)Kudu(八點(diǎn)五)
- 《Spark Streaming實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)》 ——3.2 RDD存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時(shí)增量ETL存儲(chǔ)Kudu代碼開發(fā)(九點(diǎn)五)