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用戶在云上進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)備份、新應(yīng)用開發(fā)時，經(jīng)常會涉及到數(shù)據(jù)遷移。通常情況下用戶要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移，會開發(fā)一些數(shù)據(jù)遷移腳本，從源端讀取數(shù)據(jù)再寫入目的端，相對這樣傳統(tǒng)的做法， CDM 的優(yōu)勢如表1所示。 表1 CDM優(yōu)勢 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud Data Migrat來自：百科以將同一資源的不同指標(biāo)進(jìn)行對比，也可將不同資源的同一指標(biāo)進(jìn)行對比。一個指標(biāo)圖表最多可展示12個指標(biāo)。您還可將指標(biāo)圖表快速添加到儀表盤，以 CS V或TXT文件形式導(dǎo)出指標(biāo)數(shù)據(jù)到本地。 應(yīng)用全景 應(yīng)用全景以應(yīng)用為中心，拉通服務(wù)、實例、主機(jī)、中間件等多維度關(guān)聯(lián)分析。通過應(yīng)用、服務(wù)、實例、來自：百科
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分區(qū)，傳輸完成后，目的端服務(wù)器會修改系統(tǒng)注冊表等信息以適配華為云，修改完后系統(tǒng)會重啟完成遷移。 遷移完成后，如果源端服務(wù)器仍有新增業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)寫入，這時您可以在原有的遷移任務(wù)上啟動同步任務(wù)，源端服務(wù)器上的遷移Agent會把新增的數(shù)據(jù)同步到目的端服務(wù)器，同步完后會重啟。在同步過程中，建來自：百科的可靠性。消息持久化可以將消息寫入磁盤，即使在RabbitMQ發(fā)生故障時也能夠恢復(fù)消息。而確認(rèn)機(jī)制可以確保消息被成功接收和處理。 RabbitMQ如何避免消息丟失 RabbitMQ可以通過持久化消息和備份隊列來避免消息丟失。持久化消息可以將消息寫入磁盤，而備份隊列可以將消息復(fù)制到多個節(jié)點來保證消息的可用性。來自：專題
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數(shù)據(jù)庫遷移 需要依據(jù)不同的遷移場景需求設(shè)計遷移方案。 考慮的要素： 1.遷移可用的時間窗口； 2.遷移可以使用的工具； 3.遷移過程中數(shù)據(jù)源系統(tǒng)是否停止寫入操作； 4.遷移過程的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)和目標(biāo)系統(tǒng)之間的網(wǎng)絡(luò)情況如何； 5.根據(jù)遷移的數(shù)據(jù)量估算備份/恢復(fù)時間； 6.遷移后，源和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)一致性稽核。來自：百科![]()
GaussDB (DWS)在實時數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點： 流式數(shù)據(jù)實時入庫：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務(wù)處理后，可實時寫入GaussDB(DWS)。 實時監(jiān)控與預(yù)測：圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測，對設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對行為進(jìn)行預(yù)測，實現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析：AI服來自：百科![]()
等。數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過存儲系統(tǒng)的機(jī)頭入口。 分布式存儲中，Mon服務(wù)維護(hù)存儲系統(tǒng)的硬件邏輯關(guān)系；OSD服務(wù)實現(xiàn)對磁盤的管理。通過映射關(guān)系計算其要寫入數(shù)據(jù)的位置，客戶端直接與存儲節(jié)點通信，實現(xiàn)無中心節(jié)點和避免性能瓶頸。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證，盡在?????????????來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(Database) 物理操作系統(tǒng)文件或磁盤數(shù)據(jù)塊的集合 比如數(shù)據(jù)文件，索引文件，結(jié)構(gòu)文件。 并非所有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都是基于文件的，也有直接把數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)存儲的形式。 2.數(shù)據(jù)庫實例(Database Instance) 實例指的就是操作系統(tǒng)中一系列的進(jìn)程以及為這些進(jìn)程所分配的內(nèi)存塊。 數(shù)據(jù)庫實例是訪問數(shù)據(jù)庫的通道。來自：百科![]()
關(guān)鍵信息，同時采樣周期可能非常頻繁，有些甚至可達(dá)到毫秒級。 根據(jù)時序數(shù)據(jù)的特點，做好時序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個關(guān)鍵點： 高寫入性能，每天處理萬億級時間點寫入； 極低成本，具有針對時序數(shù)據(jù)的專用壓縮算法； 高查詢性能，能夠支撐多節(jié)點多線程并行查詢，具備向量化查詢引擎，同時，高效支持聚合、卷積等時序數(shù)據(jù)查詢模式；來自：百科![]()
到默認(rèn)值。 GaussDB導(dǎo)出參數(shù) 可以將該實例對應(yīng)的參數(shù)模板信息（參數(shù)名稱，值，描述）導(dǎo)出到CSV中，方便查看并分析。 可以將該實例對應(yīng)的參數(shù)模板信息（參數(shù)名稱，值，描述）導(dǎo)出到CSV中，方便查看并分析。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 技術(shù)常用概念 實例規(guī)格 數(shù)據(jù)庫實例各種規(guī)格（vCPU個數(shù)、內(nèi)存（GB））。來自：專題![]()
。 立即體驗 零代碼搭建物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控大屏 設(shè)備上報數(shù)據(jù)到 物聯(lián)網(wǎng)平臺 ，將數(shù)據(jù)以CSV格式存儲到對象存儲服務(wù)（ OBS ）， DLV 從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個維度的報表。 設(shè)備上報數(shù)據(jù)到物聯(lián)網(wǎng)平臺，將數(shù)據(jù)以CSV格式存儲到對象存儲服務(wù)（OBS），DLV從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個維度的報表。來自：專題![]()
庫和用戶隱私；支持跨三個可用區(qū)部署，快速備份和恢復(fù)；分布式架構(gòu)，最高N-1個節(jié)點故障容忍。 開源3倍性能提升，支持7*24小時在線數(shù)據(jù)實時寫入，具備高可用和讀寫負(fù)載均衡能力。 基于計算存儲分離的分布式架構(gòu)，實現(xiàn)分鐘級計算節(jié)點擴(kuò)容和秒級存儲擴(kuò)容，擴(kuò)容過程不干擾線上業(yè)務(wù)。 可視化實例來自：百科![]()
，應(yīng)用無法對RDS數(shù)據(jù)庫進(jìn)行寫入操作，從而影響業(yè)務(wù)正常運行。 通過磁盤空間占用分布發(fā)現(xiàn)占用高的空間，如何通過DBA助手查看磁盤空間分布請參見容量預(yù)估。 圖1 磁盤空間分布 問題原因 1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增加。 2、數(shù)據(jù)空間占用過大。 3、由于大量的事務(wù)和寫入操作產(chǎn)生了大量的RDS for來自：專題![]()
基于資產(chǎn)模型抽象，將不同的設(shè)備上報數(shù)據(jù)統(tǒng)一為業(yè)務(wù)可理解的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對時序數(shù)據(jù)的處理寫入功能：怎樣滿足海量設(shè)備高并發(fā)，實時寫入的要求？ 壓縮比例：某些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能產(chǎn)生巨量數(shù)據(jù)，最大限度的壓縮是減少成本的直接手段。 查詢效率：面對長時間積累的物聯(lián)來自：百科![]()
RabbitMQ通過消息的持久化和確認(rèn)機(jī)制來保證消息的可靠性。消息持久化可以將消息寫入磁盤，即使在RabbitMQ發(fā)生故障時也能夠恢復(fù)消息。而確認(rèn)機(jī)制可以確保消息被成功接收和處理。 RabbitMQ通過消息的持久化和確認(rèn)機(jī)制來保證消息的可靠性。消息持久化可以將消息寫入磁盤，即使在RabbitMQ發(fā)生故障時也能夠恢復(fù)來自：專題![]()
到默認(rèn)值。 GaussDB導(dǎo)出參數(shù) 可以將該實例對應(yīng)的參數(shù)模板信息（參數(shù)名稱，值，描述）導(dǎo)出到CSV中，方便查看并分析。 可以將該實例對應(yīng)的參數(shù)模板信息（參數(shù)名稱，值，描述）導(dǎo)出到CSV中，方便查看并分析。 GaussDB最大的優(yōu)勢 GaussDB有哪些黑科技？ 混合負(fù)載高性能與彈性擴(kuò)展來自：專題![]()
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列族，一個表在水平方向上由一個或多個Column Family組成。一個CF（Column Family）可以由任意多個Column組成。Column是CF下的一個標(biāo)簽，可以在寫入數(shù)據(jù)時任意添加，因此CF支持動態(tài)擴(kuò)展，無需預(yù)先定義Column的數(shù)量和類型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的個數(shù)和類型都可以不同。來自：百科![]()
去中心去信任：多份數(shù)據(jù)分布保存在各個節(jié)點，沒有中心化或第三機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)控制數(shù)據(jù)。 集體維護(hù)數(shù)據(jù)一致：參與者以公鑰作為身份標(biāo)識，各節(jié)點獨立校驗數(shù)據(jù)合法性，各節(jié)點共識決定寫入哪些數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)可靠難以篡改：數(shù)據(jù)在區(qū)塊中，各節(jié)點保存全部區(qū)塊?？啥ㄖ茢?shù)據(jù)訪問權(quán)限，塊間的鏈?zhǔn)疥P(guān)聯(lián)防止篡改數(shù)據(jù)。 華為云 面向未來的智能世來自：百科
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