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7094272 bytes 數(shù)據(jù)庫裝載完畢。 SQL> alter database archivelog; 數(shù)據(jù)庫已更改。 SQL> alter database open; 數(shù)據(jù)庫已更改。 SQL> archive log list; 數(shù)據(jù)庫日志模式
占用呢？ 解決方案：使用 TRUNCATE TABLE 和 DROP TABLE 命令可以刪除表中的數(shù)據(jù)或刪除整個(gè)表。但是，這些操作只會(huì)刪除表中的數(shù)據(jù)和表的定義，而不會(huì)立即釋放表空間占用的磁盤空間。這是因?yàn)?GaussDB 數(shù)據(jù)庫采用了延遲回收的機(jī)制，即刪除的數(shù)據(jù)和表所占用的空間會(huì)在稍后的時(shí)間內(nèi)被自動(dòng)回收。
座和組網(wǎng)方案、復(fù)雜的企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型需求，往往在最初的數(shù)據(jù)庫方案選型時(shí)就面臨巨大的挑戰(zhàn)。方博表示，華為數(shù)據(jù)庫解決方案經(jīng)過多年的研發(fā)積累和企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐，總結(jié)出數(shù)據(jù)庫升級(jí)改造解決方案架構(gòu)選型“四要素兩階段”，可以有效幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫整體解決方案選型。 “今天，企業(yè)必須站在方案的角度來
云盤的方案如表1所示。 存儲(chǔ)空間受限 數(shù)據(jù)上云：將OBS作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)池。OBS提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，可供用戶存儲(chǔ)任意類型和大小的數(shù)據(jù)。
簡稱為DRS)是一種易用、穩(wěn)定、高效,用于數(shù)據(jù)庫在線遷移和數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)同步的云服務(wù)。DRS圍繞云數(shù)據(jù)庫,降低了數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)流通的復(fù)雜性,有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀? 云數(shù)遷移( Cloud Data Migration,以下簡稱CDM)提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù),幫助您實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持自建和云上的文件系統(tǒng)
方案分析 發(fā)生故障前，IDC側(cè)業(yè)務(wù)單邊讀寫IDC上Redis1，Redis1通過在線遷移任務(wù)建立從IDC到HW的數(shù)據(jù)同步任務(wù)。 正向切換方案： 圖1 正切方案 正切方案說明： 切換成華為側(cè)業(yè)務(wù)單邊讀寫華為上Redis2。
500作為邊緣設(shè)備，若使用其他邊緣設(shè)備部署服務(wù)，請(qǐng)確認(rèn)邊緣節(jié)點(diǎn)是否滿足IEF約束與限制。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 支持云端/邊端部署等多種生產(chǎn)環(huán)境。 支持在線推理、批量推理、邊緣推理多形態(tài)部署
針對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景面臨的問題，華為云提供了基于對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS作為統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)存算分離方案。 圖1 基于OBS的華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案 華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案基于對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS的大容量高帶寬能力，以及多協(xié)議共享訪問技術(shù)（HDFS/POSIX/OBS
方案架構(gòu) 圖1 ModelArts架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 構(gòu)建零門檻線上模型體驗(yàn)，零基礎(chǔ)開發(fā)者開箱即用，初學(xué)者三行代碼使用所有模型。 充足澎湃算力，最佳實(shí)踐算力推薦方案，提升實(shí)踐效率和成本。
方案概述 基于ModuleSDK開發(fā)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理或自定義驅(qū)動(dòng)時(shí)，分為開發(fā)和使用兩個(gè)部分。 App應(yīng)用的開發(fā) 利用DcClient進(jìn)行自定義的業(yè)務(wù)處理
方案概述 基于ModuleSDK開發(fā)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理或自定義驅(qū)動(dòng)時(shí)，分為開發(fā)和使用兩個(gè)部分。 App應(yīng)用的開發(fā) 利用AppClient和DriverClient進(jìn)行自定義的業(yè)務(wù)處理
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 客戶在遷移Redis實(shí)例時(shí)，常規(guī)的遷移方式通常需要突破繁雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，但多數(shù)時(shí)候無法逾越導(dǎo)致只能通過離線遷移的方式致使業(yè)務(wù)暫停，導(dǎo)致對(duì)業(yè)務(wù)造成損失。 本方案通過使用Nginx可以幫助用戶快速實(shí)現(xiàn)Redis實(shí)例遷移且無需業(yè)務(wù)暫停，不影響業(yè)務(wù)整體運(yùn)行。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 客戶在遷移Redis實(shí)例時(shí)，常規(guī)的遷移方式通常需要突破繁雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，但多數(shù)時(shí)候無法逾越導(dǎo)致只能通過離線遷移的方式致使業(yè)務(wù)暫停，導(dǎo)致對(duì)業(yè)務(wù)造成損失。 本方案通過使用Elb可以幫助用戶快速實(shí)現(xiàn)Redis實(shí)例遷移且無需業(yè)務(wù)暫停，不影響業(yè)務(wù)整體運(yùn)行。
數(shù)調(diào)整以達(dá)到優(yōu)化的目的，使實(shí)例達(dá)到相對(duì)性能的最佳狀態(tài)。 方案架構(gòu) 方案的測(cè)試流程，如下圖所示： 圖1 方案架構(gòu) 流程圖說明： Main ： 負(fù)責(zé)框架的啟動(dòng)，解析參數(shù)并且負(fù)責(zé)初始化。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)，是基于華為昇騰系列AI處理器，打造面向“端、邊、云”的全場(chǎng)景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案。配合Atlas系列邊緣設(shè)備，華為云智能邊緣服務(wù)（IEF）和AI開發(fā)平臺(tái)（ModelArts）結(jié)合，將構(gòu)建的AI模型快速部署至
ro開發(fā)模型的對(duì)象、SQL查詢和數(shù)據(jù)處理功能實(shí)現(xiàn)對(duì)班級(jí)數(shù)據(jù)的管理和導(dǎo)入導(dǎo)出操作。 方案架構(gòu) 圖1 方案示意圖 方案優(yōu)勢(shì) 高效頁面編排豐富的UI組件庫，易用的拖拽式頁面構(gòu)建體驗(yàn)。
頁面，將導(dǎo)出的數(shù)據(jù)經(jīng)由華為云備份（OBS 桶）導(dǎo)入，把數(shù)據(jù) rdb 文件導(dǎo)入至華為云 Redis 實(shí)例 B。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成后，對(duì)比 key 數(shù)據(jù)的一致性。 啟動(dòng)華為云上的業(yè)務(wù)程序，接入客戶流量。 持續(xù)觀測(cè)業(yè)務(wù)狀態(tài)，確保業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。 回滾方案： 中斷華為云側(cè)的客戶訪問請(qǐng)求，停止華為云的業(yè)務(wù)程序。查看
方案概述 Redis 遷移是將 Redis 數(shù)據(jù)從一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗D(zhuǎn)移到另一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗倪^程。通常包括確定遷移需求、選擇合適的遷移方法，如數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、使用工具進(jìn)行同步等。在遷移過程中需確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性，同時(shí)盡量減少對(duì)業(yè)務(wù)的影響，以實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 目前客戶對(duì)云服務(wù)規(guī)格參數(shù)僅停留于云產(chǎn)品文檔而沒有一個(gè)方法可以詳細(xì)了解到各個(gè)實(shí)例具體性能，目前也沒有有效方式針對(duì)進(jìn)行實(shí)測(cè)其具體性能。針對(duì)產(chǎn)品性能基線測(cè)試場(chǎng)景需要對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行性能測(cè)試得到詳細(xì)的壓測(cè)數(shù)據(jù)。 本方案可以快速構(gòu)建測(cè)試的
需業(yè)務(wù)暫停，不影響業(yè)務(wù)整體運(yùn)行。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 為了實(shí)現(xiàn)跨機(jī)房實(shí)時(shí)拷貝，Kafka默認(rèn)提供了一個(gè)工具M(jìn)irrorMaker，用來幫助用戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在兩個(gè)Kafka集群間的拷貝。 就具體實(shí)
