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  • 數(shù)據(jù)量三百萬條數(shù)據(jù)庫服務(wù)器性能 內(nèi)容精選 換一換
  • 云知識(shí) 什么是應(yīng)用性能管理 什么是應(yīng)用性能管理 時(shí)間:2020-09-18 11:10:32 華為云應(yīng)用性能管理服務(wù)(Application Performance Management,簡(jiǎn)稱 APM )是實(shí)時(shí)監(jiān)控并管理云應(yīng)用性能和故障的云服務(wù),提供專業(yè)的分布式應(yīng)用性能分析能力,可以幫
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) 時(shí)間:2020-12-11 14:43:44 NUMA 架構(gòu)在中大型系統(tǒng)上一直非常盛行,也是高性能的解決方案,尤其在系統(tǒng)延遲方面表現(xiàn)都很優(yōu)秀。但 NUMA 架構(gòu)對(duì)服務(wù)器的相關(guān)性能到底有什么影響,如何設(shè)置會(huì)更好?
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  • 數(shù)據(jù)量三百萬條數(shù)據(jù)庫服務(wù)器性能 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 怎樣搭建高性能個(gè)人網(wǎng)盤 怎樣搭建高性能個(gè)人網(wǎng)盤 時(shí)間:2021-07-01 22:37:27 鯤鵬 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器 負(fù)載均衡 分布式緩存服務(wù)D CS 安裝個(gè)人網(wǎng)盤應(yīng)用關(guān)鍵流程有:安裝個(gè)人網(wǎng)盤應(yīng)用、配置數(shù)據(jù)庫和分布式緩存服務(wù)、配置彈性負(fù)載均衡服務(wù)、結(jié)果驗(yàn)證四個(gè)內(nèi)容。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬軟件性能調(diào)優(yōu)實(shí)踐 鯤鵬軟件性能調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間:2020-12-01 15:32:45 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉性能優(yōu)化工具的安裝部署操作流程,通過系統(tǒng)性能全景分析,微架構(gòu)分析及熱點(diǎn)函數(shù)分析的實(shí)驗(yàn)操作熟悉性能優(yōu)化工具的使用方法及功能。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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  • 數(shù)據(jù)量三百萬條數(shù)據(jù)庫服務(wù)器性能 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) H2型超高性能計(jì)算型彈性云服務(wù)器介紹 H2型超高性能計(jì)算型彈性云服務(wù)器介紹 時(shí)間:2020-04-01 19:35:53 云服務(wù)器 超高性能計(jì)算型H2型彈性云服務(wù)器主要用于滿足高端計(jì)算(例如工業(yè)仿真、分子建模、計(jì)算流體力學(xué))的需要,除了提供強(qiáng)大的CPU能力外,還提供了多種選擇,使用EDR
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    調(diào)用關(guān)系的采集并展示應(yīng)用的性能數(shù)據(jù)。 異常SQL分析:拓?fù)鋱D可以統(tǒng)計(jì)并展示數(shù)據(jù)庫或SQL語句的關(guān)鍵指標(biāo)。APM提供數(shù)據(jù)庫、SQL語句的調(diào)用次數(shù)、響應(yīng)時(shí)間、錯(cuò)誤次數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)視圖,通過這些指標(biāo)視圖,您可以分析異常(慢或調(diào)用出錯(cuò))SQL語句導(dǎo)致的數(shù)據(jù)庫性能問題。 JVM指標(biāo)監(jiān)控:拓?fù)?
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是云性能測(cè)試服務(wù) 什么是云性能測(cè)試服務(wù) 時(shí)間:2020-09-18 10:11:40 隨著分布式架構(gòu)和微服務(wù)技術(shù)的普及,應(yīng)用的復(fù)雜程度越來越高,在架構(gòu)解構(gòu)和性能提升的同時(shí),也帶來了生產(chǎn)環(huán)境性能問題定位難度高、修復(fù)周期長(zhǎng)等挑戰(zhàn),因此提前進(jìn)行性能測(cè)試逐漸成為了應(yīng)用上線前的必選環(huán)節(jié)。
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    •風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高 優(yōu)勢(shì) 高吞吐低時(shí)延 采用Apache Flink的Dataflow模型,完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源,單CPU每秒吞吐1千~2萬消息 豐富的云生態(tài) 使用SQL就可以將處理后的數(shù)據(jù)流式寫入CloudTable、 SMN 等多個(gè)云服務(wù) 建議搭配使用: 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS/ 消息通知 服務(wù)SMN
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 時(shí)間:2021-01-11 09:37:48 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時(shí)候,數(shù)據(jù)庫就采用一種很簡(jiǎn)單的單機(jī)服務(wù),在一臺(tái)專用的服務(wù)器上安裝數(shù)據(jù)庫軟件,對(duì)外提供數(shù)據(jù)存取服
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    擴(kuò)容方案的選擇 1.垂直擴(kuò)容 垂直擴(kuò)容是增加數(shù)據(jù)庫服務(wù)器硬件,如增加內(nèi)存,增大存儲(chǔ),提升網(wǎng)絡(luò)帶寬,提升單機(jī)硬件方面性能配置。這種方式相對(duì)簡(jiǎn)單,但是會(huì)遭遇單機(jī)硬件性能瓶頸。 2.水平擴(kuò)容 橫向增加服務(wù)器數(shù)量,利用集群中服務(wù)器數(shù)量的優(yōu)勢(shì)來增加整體系統(tǒng)的性能。 3.停機(jī)擴(kuò)容 簡(jiǎn)單,但是時(shí)間窗口
    來自:百科
    HPC和公有云:HPC與云服務(wù)的關(guān)系 彈性云服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系:彈性云服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系 彈性云服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系:彈性云服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系 涉及到的云服務(wù) 什么是HPC-S²:HPC-S²產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 彈性云服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系:彈性云服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系 彈性云服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系:彈性云服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系
    來自:百科
    000/秒 入庫速率值:360萬/小時(shí) 4億在線SQL語句存儲(chǔ) 50億歸檔SQL語句存儲(chǔ) 專業(yè)版 吞吐量峰值:6,000/秒 入庫速率值:720萬/小時(shí) 6億在線SQL語句存儲(chǔ) 100億歸檔SQL語句存儲(chǔ) 高級(jí)版 吞吐量峰值:30,000/秒 入庫速率值:1080萬/小時(shí)
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 文檔數(shù)據(jù)庫是專門放文檔類數(shù)據(jù)用的嗎? 文檔數(shù)據(jù)庫是專門放文檔類數(shù)據(jù)用的嗎? 時(shí)間:2020-06-19 19:42:54 文檔數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)(Document Database Service)完全兼容MongoDB協(xié)議,提供安全、高可用、高可
    來自:百科
    場(chǎng)景1:主庫執(zhí)行了大事務(wù) 大事務(wù)一般指一個(gè)事務(wù)中包含大量的數(shù)據(jù)更新操作,例如一個(gè)事務(wù)包含幾萬次DML(insert,update,delete)操作、一SQL語句批量更新了上萬行數(shù)據(jù)等,大事務(wù)往往本身的執(zhí)行時(shí)間很長(zhǎng)(分鐘級(jí))。當(dāng)主實(shí)例執(zhí)行了大事務(wù)后,會(huì)產(chǎn)生大量的Binlog日志,備機(jī)或只讀節(jié)
    來自:專題
    互聯(lián)網(wǎng)、社交應(yīng)用等常存在大量的圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量都在億級(jí)~萬億級(jí)。通常要將這些文件的索引存入數(shù)據(jù)庫,并在索引層面提供實(shí)時(shí)的新增、修改、讀取、刪除操作,對(duì)性能要求極高。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫無法支撐如此規(guī)模的訪問和使用, DDM 提供超高性能和分布式擴(kuò)展能力,有效提高索引的檢索效率。 優(yōu)勢(shì) 高性能檢索:萬億規(guī)模數(shù)據(jù)快速
    來自:百科
    的要求。采用裸金屬服務(wù)器部署,能夠確保資源獨(dú)享、數(shù)據(jù)隔離、可監(jiān)管可追溯。 高性能計(jì)算場(chǎng)景 超算中心、基因測(cè)序等高性能計(jì)算場(chǎng)景,處理的數(shù)據(jù)量大,對(duì)服務(wù)器的計(jì)算性能、穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性等要求很高,裸金屬服務(wù)器可以滿足高性能計(jì)算的需求。 核心數(shù)據(jù)庫場(chǎng)景 某些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)不能部署在虛擬機(jī)
    來自:百科
    分布式緩存如何提高系統(tǒng)性能 分布式緩存如何提高系統(tǒng)性能 分布式緩存是指將緩存數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多臺(tái)服務(wù)器上,以提高緩存系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和性能。比如我們常用的Memcached和Redis都是分布式緩存。對(duì)于大型系統(tǒng)來說,使用分布式緩存可以有效減少對(duì)數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù),從而降低數(shù)據(jù)庫壓力,提高系統(tǒng)性能。
    來自:專題
    類NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。 存儲(chǔ)池性能 存儲(chǔ)池性能的主要指標(biāo)有IO讀寫延時(shí)、IOPS和吞吐量。 IOPS:每秒進(jìn)行讀寫的操作次數(shù)。 吞吐量:每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量,即讀取和寫入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫延時(shí):連續(xù)兩次進(jìn)行讀寫操作所需的最小時(shí)間間隔。 表1存儲(chǔ)池性能數(shù)據(jù)表 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS
    來自:百科
    云硬盤EVS應(yīng)用場(chǎng)景 高性能計(jì)算 NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 企業(yè)核心集群應(yīng)用 企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng) 開發(fā)測(cè)試 高性能計(jì)算 高性能計(jì)算 高性能計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景,部署分布式文件系統(tǒng),如Lustre,需要高性能存儲(chǔ)的支持。建議選用建議選用極速型SSD、超高IO云硬盤 優(yōu)勢(shì) 超高性能 單盤最高50,000
    來自:專題
    時(shí)間段內(nèi)日志中關(guān)鍵字出現(xiàn)次數(shù),實(shí)時(shí)監(jiān)控服務(wù)運(yùn)行狀態(tài)從而實(shí)現(xiàn) 日志分析 。 日志分析應(yīng)用場(chǎng)景 日志分析統(tǒng)計(jì) 統(tǒng)計(jì)日志分析 日志通常以固定的格式按輸出,將日志按照指定規(guī)則拆分成鍵值對(duì),即可對(duì)日志進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 優(yōu)勢(shì) 多種結(jié)構(gòu)化解析 支持JSON、分隔符、nginx、正則和云服務(wù)(ELB/VPC/ CTS 等日志)格式結(jié)構(gòu)化解析
    來自:專題
    應(yīng)用性能管理功能 應(yīng)用性能管理功能 應(yīng)用性能管理服務(wù)APM作為云應(yīng)用性能管理服務(wù),擁有應(yīng)用指標(biāo)監(jiān)控、調(diào)用鏈追蹤、應(yīng)用拓?fù)?、URL跟蹤分析等和智能告警功能。 應(yīng)用性能管理服務(wù)APM作為云應(yīng)用性能管理服務(wù),擁有應(yīng)用指標(biāo)監(jiān)控、調(diào)用鏈追蹤、應(yīng)用拓?fù)?、URL跟蹤分析等和智能告警功能。 立即使用
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