CDM產(chǎn)品文檔 新手入門 創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移任務(wù) 常見問題 CDM可以遷移哪些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)? 查看更多 收起 產(chǎn)品新特性 為您推薦 API 通過HTTP/HTTPS調(diào)用API的方式來使用CDM 地區(qū)和終端節(jié)點 華為云當(dāng)前可服務(wù)節(jié)點區(qū)域和各服務(wù)的Endpoint 服務(wù)論壇 歡迎討論CDM服務(wù)使用過程中遇到的問題
程也不具備在線能力。通過磁盤擴容可快速緩解存儲資源瓶頸現(xiàn)象,操作過程中無需暫停業(yè)務(wù),并且不會造成CPU、內(nèi)存等資源浪費。用戶可在沒有其他業(yè)務(wù)情況下選擇磁盤擴容操作,擴容成功后可以繼續(xù)磁盤擴容,若擴容失敗用戶可嘗試重新進行磁盤擴容操作。 7)資源管理 當(dāng)您有多個數(shù)據(jù)庫用戶同時查詢作
數(shù)據(jù)治理運營過程可視,拖拉拽配置,無需編碼 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可視,支持鉆取、溯源等 多層面數(shù)據(jù)安全防護,保障數(shù)據(jù)可審計、可回溯 多層面數(shù)據(jù)安全防護,保障數(shù)據(jù)可審計、可回溯 統(tǒng)一安全認(rèn)證,數(shù)據(jù)全周期分類管理,保障數(shù)據(jù)隱私合規(guī) 基于角色的訪問控制,支持細(xì)顆粒度權(quán)限策略,可滿足不同的授權(quán)需求 覆蓋端到端業(yè)務(wù)場景,滿足千行百業(yè)業(yè)務(wù)需求
云客服 CEC產(chǎn)品類型 云客服 CEC產(chǎn)品類型 坐席產(chǎn)品 描述 電銷型坐席 適用于客服、呼叫中心 外呼任務(wù)管理、外呼號碼導(dǎo)入、人工語音外呼、自動語音呼出(包括預(yù)測外呼)、外呼數(shù)據(jù)統(tǒng)計、錄音 基礎(chǔ)型坐席 適用于大多數(shù)電銷行業(yè) 語音呼入、人工語音呼出、排隊路由、通話控制、軟電話、錄音
移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(chǎn)生大量實時數(shù)據(jù),為了快速獲取數(shù)據(jù)價值,需要對數(shù)據(jù)進行實時分析,DWS的快速入庫和查詢能力可支持實時數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 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DWS 實時監(jiān)控與預(yù)測 圍繞數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測,對設(shè)備進行監(jiān)控,對行為進行預(yù)測,實現(xiàn)控制和優(yōu)化
。用戶通過畫布可實現(xiàn)對組件布局編排、樣式配置以及數(shù)據(jù)源與圖表之間綁定 畫布、可視化界面編輯器和所見及所得的大屏編輯區(qū)域,是數(shù)據(jù)湖可視化最主要的功能區(qū)域。用戶通過畫布可實現(xiàn)對組件布局編排、樣式配置以及數(shù)據(jù)源與圖表之間綁定 公開與加密發(fā)布 開發(fā)過程支持預(yù)覽,開發(fā)完成后可支持公開與加密發(fā)布
控制臺 文檔 需求管理 CodeArts Req(原ProjectMan)是華為多年研發(fā)實踐沉淀的需求管理與團隊協(xié)作服務(wù),內(nèi)置多種開箱即用的場景化需求模型和對象類型(需求/缺陷/任務(wù)等),可支撐IPD、DevOps、精益看板等多種研發(fā)模式,還包含跨項目協(xié)同、基線與變更管理、自定義報表、Wiki在線協(xié)作、文檔管理等功能。
批量發(fā)起遷移任務(wù) 優(yōu)勢 資源分組 將資源進行分組,可快速為分組內(nèi)的資源創(chuàng)建遷移任務(wù)。 工作流模板 提供由實踐總結(jié)而來的遷移工作流模板,可以根據(jù)不同遷移場景,靈活添加腳本,實施批量遷移。 自定義遷移步驟 在遷移工作流標(biāo)準(zhǔn)模板上,可自行添加工作流階段、工作流步驟。 搭配使用 主機遷移服務(wù)
功 支持區(qū)域:全部 創(chuàng)建代碼檢查任務(wù) 執(zhí)行代碼檢查任務(wù) 查看代碼檢查詳情 計費說明 代碼檢查是軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts中的一個服務(wù),可單獨購買使用,也可以開通CodeArts基礎(chǔ)版或購買CodeArts專業(yè)版即可使用代碼檢查服務(wù)。 支持區(qū)域:全部 代碼檢查計費說明 規(guī)則集設(shè)置
基于華為云數(shù)據(jù)治理平臺DGC服務(wù),并融合國雙團隊專業(yè)化的數(shù)據(jù)治理規(guī)劃、咨詢、實施、部署、運維、培訓(xùn)及運營服務(wù)。以完善的數(shù)據(jù)治理策略為根基,對接各類數(shù)據(jù)源實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)源的查詢、建模、預(yù)計算,通過豐富的可視化組件進行數(shù)據(jù)展示和交互式分析,結(jié)合人工智能對數(shù)據(jù)進行深入挖掘。 提供從數(shù)據(jù)采集
本商品提供一本適用于個人、中小型企業(yè)的一種HTTPS加密訪問為主的一款商用類型數(shù)字證書,讓用戶用得起,也可以解決主要的一些問題,讓網(wǎng)站可以盡快的投入HTTPS加密訪問系列中來。 含發(fā)票,1-15簽發(fā),官方自營,包安裝
號驗證、汽車維修、車輛保險、企業(yè)查詢、企業(yè)驗證、快遞查詢、天氣詳情、條碼查驗、自動開票、短鏈生成 等環(huán)節(jié)。可返回銀行卡歸屬地信息,可查詢銀行卡風(fēng)險類型,可判斷銀行卡賬戶類型
華為云數(shù)據(jù)治理高級工程師培訓(xùn)面向需要了解數(shù)據(jù)治理理論,使用華為數(shù)據(jù)湖治理中心 DGC進行數(shù)據(jù)治理、建模及集成的工程師。課程內(nèi)容:深入講解華為云數(shù)據(jù)湖治理中心 DGC產(chǎn)品知識及特性,提供數(shù)據(jù)治理概述指導(dǎo),數(shù)據(jù)治理技術(shù)指導(dǎo),使用DGC進行任務(wù)調(diào)度與編排、案例實戰(zhàn)等。規(guī)格:培訓(xùn)時長5天,每班最大人數(shù)20人 開發(fā)者認(rèn)證培訓(xùn)1
項的分布、使用情況,如:身份證信息分布在系統(tǒng)的哪些位置、使用熱度情況。產(chǎn)品功能:數(shù)據(jù)庫管理:AiSort支持數(shù)據(jù)源手動添加和自動發(fā)現(xiàn)兩種模式,數(shù)據(jù)源手工添加可針對不同的數(shù)據(jù)源添加附加信息,包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)名稱、所屬部門、所屬責(zé)任人;數(shù)據(jù)源自動發(fā)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)嗅探技術(shù)進行周期性探測,在指定
全組端口80是否打開,參考:華為云安全組設(shè)置常見問題1. 已有服務(wù)器,怎么使用Kodbox 可道云 鏡像?登錄云控制臺,對服務(wù)器進行【切換操作系統(tǒng)】操作,切換過程中在【市場鏡像】搜索 可道云 或 kod2. 服務(wù)器購買方式是使用【推薦配置】還是【自定義云主機】?推薦配置僅供參考,建議通過【自定義云主機】購買服務(wù)器基于
管理設(shè)計制造知識:3DDFM提供了知識獲取的框架,企業(yè)可定制自己的知識以及工程師的產(chǎn)品設(shè)計實踐經(jīng)驗,實現(xiàn)知識共享與傳承。詳細(xì)功能: 3DDFM系統(tǒng)主要分成四大模塊: 1、制造規(guī)則知識庫:該模塊進行制造規(guī)則知識的管理,包括系統(tǒng)內(nèi)置知識
調(diào)度執(zhí)行。運行狀態(tài):查看所有交換任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài),統(tǒng)計傳輸記錄數(shù),排查任務(wù)日志。管理:包含數(shù)據(jù)源系統(tǒng)管理、組織管理、權(quán)限管理、用戶管理、命名空間等平臺管理功能平臺易擴展,根據(jù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)量可伸縮任務(wù)執(zhí)行引擎節(jié)點,實時傳輸,在內(nèi)存中同時完成讀取和寫入,高性能,支持并發(fā)讀寫
統(tǒng)連接學(xué)生、家長、老師和學(xué)校管理端;實現(xiàn)線上報名、上課管理、智能排班、教學(xué)管理、系統(tǒng)報表,實現(xiàn)精細(xì)化管理,推動業(yè)務(wù)發(fā)展。 同時通過標(biāo)準(zhǔn)化APP校區(qū)管理實施,可迅速復(fù)制管理其他校區(qū)教學(xué)管理,實現(xiàn)教育機構(gòu)快速拓展的過程中,軟件管理可復(fù)制性,從而大大提高管理效率。 方案核心功能 課程購
靠性,可拓展能力。 僅限 RDS for SQL Server使用。 ①RDS for SQL Server 2019企業(yè)版和2017企業(yè)版支持只讀實例。 ②用戶可以在云數(shù)據(jù)庫RDS系統(tǒng)中自助創(chuàng)建及管理各種數(shù)據(jù)庫引擎的實例。 ③不同實例類型之間的區(qū)別和功能對比請參考產(chǎn)品類型簡介。
網(wǎng)絡(luò)隔離。虛擬私有云允許租戶通過配置虛擬私有云入站IP范圍,來控制連接數(shù)據(jù)庫的IP地址段。云數(shù)據(jù)庫RDS實例運行在租戶獨立的虛擬私有云內(nèi),可提升云數(shù)據(jù)庫RDS實例的安全性。您可以綜合運用子網(wǎng)和安全組的配置,來完成云數(shù)據(jù)庫RDS實例的隔離。 訪問控制 通過主/子帳號和安全組實現(xiàn)訪問
分析服務(wù)。企業(yè)使用標(biāo)準(zhǔn)SQL、Spark、Flink程序就可輕松完成多數(shù)據(jù)源的聯(lián)合計算分析,挖掘和探索數(shù)據(jù)價值 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Express將查詢分析擴展至數(shù)據(jù)湖?;谌A為GaussDB
· 非共享云硬盤只可以掛載至1臺云服務(wù)器。 詳細(xì)內(nèi)容可參見掛載非共享云硬盤 掛載共享云硬盤 單獨購買的云硬盤為數(shù)據(jù)盤,可以在云硬盤列表中看到磁盤屬性為“數(shù)據(jù)盤”,磁盤狀態(tài)為“可用”。此時需要將該數(shù)據(jù)盤掛載給云服務(wù)器使用。 詳細(xì)內(nèi)容可參見掛載共享云硬盤 收起 展開 初始化數(shù)據(jù)盤 收起
搭建“營-銷 服”一體化管理CRM平臺,涵 蓋客戶分級分類管理、精細(xì)化Pipeline管理,POC測試管理等功能,助力企業(yè)實現(xiàn)贏盈并重, 風(fēng)險可控。 工業(yè)自動化 實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)流程數(shù)字化,優(yōu)化項目管理能力,提升商務(wù)協(xié)作效率,構(gòu)建智能制造服務(wù)體系,實現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展。 快消品 通過渠道精耕、渠道賦能
十、好會計:稅務(wù)管理-運輸服務(wù)抵扣表 1、發(fā)票管理模塊的費用類型發(fā)票,可以統(tǒng)計在運輸服務(wù)抵扣表中。 2、現(xiàn)更新發(fā)票模塊后,費用票在【發(fā)票管理】【發(fā)票】【費用小票】界面查看操作。 溫馨提醒:費用小票【新增】功能搬家啦,請到【發(fā)票管理】-【費用小票頁簽】新增。 十一、好會計:稅務(wù)管理-稅務(wù)風(fēng)險檢測
DSC支持管理OBS、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)和MRS數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 可添加資產(chǎn)的約束條件詳見使用約束。 云資產(chǎn)委托授權(quán)/停止授權(quán) 敏感數(shù)據(jù)識別,數(shù)據(jù)分類分級 1、數(shù)據(jù)自動分級分類:在AI和專家知識庫的雙重加權(quán)下,精準(zhǔn)識別敏感數(shù)據(jù)和文件,覆蓋結(jié)構(gòu)化(RDS)和非結(jié)構(gòu)化(OBS)兩種數(shù)據(jù)類型,實現(xiàn)云上全場景覆蓋。
政企OA/辦公 安全可信,支持主流軟硬件,適用于政府和企業(yè)OA/辦公等管理支撐系統(tǒng)業(yè)務(wù)。 優(yōu)勢 開放生態(tài):支持線下主備開源版本,支持線上托管型主備實例和分布式實例,不鎖定用戶,擁有開放生態(tài) 靈活管理:支持多租戶資源管理方案,靈活管理應(yīng)用用戶 企業(yè)級服務(wù):提供豐富的企業(yè)級特性,支持高可用,統(tǒng)一監(jiān)控平臺,不斷提升開發(fā)&運維的效率
數(shù)據(jù)安全中心支持管理華為云OBS、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)和MRS數(shù)據(jù)資產(chǎn)。可添加資產(chǎn)的約束條件詳見使用約束 資產(chǎn)中心 敏感數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)分類分級 數(shù)據(jù)自動分級分類:在AI和專家知識庫的雙重加權(quán)下,精準(zhǔn)識別敏感數(shù)據(jù)和文件,覆蓋結(jié)構(gòu)化(RDS)和非結(jié)構(gòu)化(OBS)兩種數(shù)據(jù)類型,實現(xiàn)云上全場景覆蓋。
DGC可管理哪些數(shù)據(jù)源類型
介紹集群各類節(jié)點類型(數(shù)據(jù)節(jié)點、Master節(jié)點、Client節(jié)點、冷數(shù)據(jù)節(jié)點)的適用場景和配置建議,幫助用戶根據(jù)業(yè)務(wù)需求合理選擇和配置節(jié)點類型。同時,給出節(jié)點規(guī)格、存儲類型和容量、節(jié)點數(shù)量的配置建議,方便用戶合理規(guī)劃集群的規(guī)格容量。
規(guī)劃節(jié)點類型
在創(chuàng)建集群時,應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)需求、查詢負(fù)載、數(shù)據(jù)增長模式和性能目標(biāo)來確定添加哪些類型的節(jié)點,以實現(xiàn)合適的集群性能和資源管理。
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節(jié)點類型 |
選擇建議 |
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數(shù)據(jù)節(jié)點(ess) |
數(shù)據(jù)節(jié)點用于存儲集群數(shù)據(jù),當(dāng)集群啟用的節(jié)點類型不同時,數(shù)據(jù)節(jié)點的功能會有差異:
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Master節(jié)點(ess-master) |
Master節(jié)點負(fù)責(zé)管理集群中所有節(jié)點任務(wù),如集群元數(shù)據(jù)、索引及分片分配,保障大規(guī)模集群穩(wěn)定運行,適用于需高可用性與集中管控的場景。
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Client節(jié)點(ess-client) |
Client節(jié)點負(fù)責(zé)接收并協(xié)調(diào)外部請求(如搜索和寫入),優(yōu)化高負(fù)載查詢和集群擴展性,適用于處理復(fù)雜查詢和大規(guī)模分片場景。
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冷數(shù)據(jù)節(jié)點(ess-cold) |
冷數(shù)據(jù)節(jié)點用于存儲查詢時延要求不高且數(shù)據(jù)量大的歷史數(shù)據(jù),適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集存儲,有利于優(yōu)化存儲成本和查詢性能。
注意:
如果創(chuàng)建集群時未啟用冷數(shù)據(jù)節(jié)點,則集群創(chuàng)建完成后不支持單獨添加冷數(shù)據(jù)節(jié)點,請在創(chuàng)建集群時合理選擇是否啟用冷數(shù)據(jù)節(jié)點。 |
- 如果創(chuàng)建集群時未啟用Master節(jié)點或Client節(jié)點,當(dāng)業(yè)務(wù)運行一段時間后,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點壓力太大時,支持單獨添加Master節(jié)點或Client節(jié)點,具體操作請參見增加節(jié)點類型。
- 開啟冷數(shù)據(jù)節(jié)點之后,支持切換集群的冷熱數(shù)據(jù),請參見切換OpenSearch集群冷熱數(shù)據(jù)。如果未啟用冷數(shù)據(jù)節(jié)點,又想優(yōu)化存儲成本,則推薦使用存算分離功能,請參見配置OpenSearch集群存算分離。
數(shù)據(jù)節(jié)點配置建議
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參數(shù) |
配置建議 |
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節(jié)點規(guī)格 |
規(guī)格列表的“vCPUs | 內(nèi)存”呈現(xiàn)了規(guī)格的CPU核數(shù)和內(nèi)存,“建議存儲范圍”呈現(xiàn)了該規(guī)格支持的存儲容量。建議根據(jù)業(yè)務(wù)需求(如數(shù)據(jù)規(guī)模、性能要求、成本預(yù)算等)進行選擇。 不同節(jié)點規(guī)格的適用場景及核心特性說明請參見節(jié)點規(guī)格介紹,幫助您合理規(guī)劃集群架構(gòu)。 各個規(guī)格的詳細(xì)說明請參見實例類型。 |
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節(jié)點存儲類型和容量 |
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節(jié)點數(shù)量 |
當(dāng)數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)量與可用區(qū)數(shù)量非整數(shù)倍時,數(shù)據(jù)分布可能不均衡,影響集群的查詢或?qū)懭胄阅堋?/p> |
節(jié)點規(guī)格介紹
規(guī)格的不同會影響磁盤的部署方式,磁盤分為本地盤和云硬盤。例如,高性能的節(jié)點規(guī)格可能使用本地盤,而標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格的節(jié)點則可能使用成本更低的云硬盤。
- 本地盤是部署在彈性 云服務(wù)器 ( ECS )實例所在宿主機上的本地存儲設(shè)備,提供高I/O性能、低時延和高吞吐量的存儲能力。適合對性能要求極高且數(shù)據(jù)無需長期保存的業(yè)務(wù)場景。
- 云硬盤( EVS )是云服務(wù)提供的一種虛擬塊存儲服務(wù),獨立于E CS 實例存在,提供高可靠性和彈性擴展能力。適合對數(shù)據(jù)可靠性要求較高且需要靈活擴展存儲能力的業(yè)務(wù)場景。
- 本地盤存在異常退出風(fēng)險,可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失且不可恢復(fù),因此不適用于核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲場景。建議關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)優(yōu)先選用云硬盤存儲。
- 如果選用本地盤存儲數(shù)據(jù),建議在創(chuàng)建集群時啟用“自動創(chuàng)建集群快照”功能,并在創(chuàng)建索引時啟用副本功能。以此降低數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險。
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CPU架構(gòu) |
節(jié)點規(guī)格 |
描述 |
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X86計算 |
計算密集型 |
核心優(yōu)勢
適用場景
注意事項
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通用計算增強AC型 |
核心優(yōu)勢
適用場景
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通用計算型 |
核心優(yōu)勢
適用場景 適合通用場景,標(biāo)準(zhǔn)化部署,無需特殊調(diào)優(yōu)即可滿足基礎(chǔ)需求。
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內(nèi)存優(yōu)化型 |
核心優(yōu)勢
適用場景 適用于單節(jié)點數(shù)據(jù)量在100~2000GB間的搜索與分析場景。
注意事項 時延容忍度較高,適合對響應(yīng)時間要求不極端的場景。 成本較高,內(nèi)存成本占比大,需評估業(yè)務(wù)需求與預(yù)算。 |
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超高I/O型 |
核心優(yōu)勢
適用場景
注意事項
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鯤鵬計算 |
鯤鵬通用計算型 |
核心優(yōu)勢 性價比高:ARM架構(gòu)相比X86機型成本更低。 適用場景
注意事項 生態(tài)兼容性:確保應(yīng)用與ARM架構(gòu)的兼容性(如Java虛擬機、第三方插件)。 |
節(jié)點存儲容量的選擇建議
當(dāng)選擇云硬盤時,可以在節(jié)點規(guī)格支持的存儲容量范圍內(nèi)的選擇節(jié)點存儲容量。
在規(guī)劃節(jié)點存儲容量時,應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量、副本因子、數(shù)據(jù)膨脹率和磁盤使用率等多個關(guān)鍵因素。以下是一個推薦的計算方法,用以確定所需的集群存儲容量。
存儲容量 = 源數(shù)據(jù) x(1 + 副本數(shù)量)x(1 + 數(shù)據(jù)膨脹率)x(1 + 預(yù)留空間比例)
其中:
- 源數(shù)據(jù):首先確定預(yù)期存儲的原始數(shù)據(jù)量。
- 副本數(shù)量:設(shè)置副本因子,默認(rèn)建議值為1,以保證數(shù)據(jù)的高可用性。
- 數(shù)據(jù)膨脹率:集群在索引過程中可能會產(chǎn)生額外的數(shù)據(jù)膨脹,通常建議按照25%的膨脹率進行計算。
- 磁盤空間使用率:考慮到操作系統(tǒng)和文件系統(tǒng)本身占用的空間,以及留出一定的空間以優(yōu)化磁盤性能和冗余,建議將磁盤使用率控制在70%,即預(yù)留空間比例為30%。
將具體數(shù)值代入公式,簡化計算:存儲容量 = 源數(shù)據(jù) x 2 x 1.25 x 1.3 = 源數(shù)據(jù) x 3.25
這個計算方法提供了一個基礎(chǔ)的估算,但實際配置時還需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景和增長預(yù)期進行調(diào)整,且存儲容量必須是20的倍數(shù)。
節(jié)點數(shù)量選擇建議
數(shù)據(jù)節(jié)點和冷數(shù)據(jù)節(jié)點都是用于存儲集群數(shù)據(jù)的,因此節(jié)點數(shù)量和業(yè)務(wù)性能基線強相關(guān),下面提供了數(shù)據(jù)節(jié)點和冷數(shù)據(jù)節(jié)點的節(jié)點數(shù)量估算公式:
數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù) + 冷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù) = 寫入節(jié)點數(shù) + 查詢節(jié)點數(shù)
寫入節(jié)點數(shù) = 業(yè)務(wù)峰值時的流量(MB/s) ÷ 單節(jié)點的核數(shù) ÷ 單核寫入性能基線(MB/s) x 索引副本數(shù)
查詢節(jié)點數(shù) = 查詢QPS ÷ [ 單節(jié)點的核數(shù) x 3 ÷ 2 ÷ 平均查詢響應(yīng)時間(秒)] x 索引分片數(shù)
其中:
- 單節(jié)點的核數(shù)由選擇的節(jié)點規(guī)格決定。
- 單核寫入性能基線由節(jié)點規(guī)格適用的磁盤類型決定:掛載云硬盤的節(jié)點,其單核寫入性能基線為1MB/s;掛載本地盤的節(jié)點,其單核寫入性能基線為1.5MB/s。
- 查詢QPS表示每秒能夠處理的查詢請求數(shù)量。
- 平均查詢響應(yīng)時間作為查詢性能基線。
- 在寫入性能要求高的場景,建議索引分片數(shù)和“數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)+冷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)”保持一致,確保各節(jié)點寫入壓力均衡。
- 在查詢QPS要求高的場景,建議索引副本數(shù)和“數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)+冷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)-1”保持一致,確保各節(jié)點查詢壓力均衡。
例如:
業(yè)務(wù)峰值時的流量是100MB/s,節(jié)點規(guī)格使用的是云硬盤,規(guī)格是16u64g,查詢QPS要求為1000,平均查詢響應(yīng)時間要求為100ms,索引規(guī)劃3個分片、2個副本,則:
寫入節(jié)點數(shù)=100÷16÷1x2=12
查詢節(jié)點數(shù)=1000÷(16x3÷2÷0.1)x3=12
數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)+冷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)=寫入節(jié)點數(shù)+查詢節(jié)點數(shù)=12+12=24
Master節(jié)點配置建議
|
參數(shù) |
配置建議 |
|---|---|
|
節(jié)點規(guī)格 |
規(guī)格列表的“vCPUs | 內(nèi)存”呈現(xiàn)了規(guī)格的CPU核數(shù)和內(nèi)存,“建議存儲范圍”呈現(xiàn)了該規(guī)格支持的存儲容量。 對于集群規(guī)模大、分片數(shù)多的場景,建議Master節(jié)點規(guī)格選擇計算規(guī)格比較大的型號。 Master節(jié)點只支持部署在云硬盤的節(jié)點規(guī)格。各個規(guī)格的詳細(xì)介紹請參見實例類型。 |
|
節(jié)點存儲類型和容量 |
給集群節(jié)點選擇合適的存儲類型和容量。
|
|
節(jié)點數(shù)量 |
Master節(jié)點數(shù)量的取值范圍:3、5、7、9 為避免集群發(fā)生腦裂,Master節(jié)點數(shù)量必須是奇數(shù),推薦值請參見Master節(jié)點數(shù)量選擇建議。 |
Master節(jié)點數(shù)量選擇建議
增加Master節(jié)點數(shù)量可以增加集群的故障容錯能力,但是Master節(jié)點數(shù)量過多也會帶來其他問題,如通信開銷增加、選舉時間變長、資源浪費等,建議根據(jù)業(yè)務(wù)需求合理選擇節(jié)點數(shù)量。
以下是基于集群規(guī)模給出的Master節(jié)點數(shù)量的推薦值,供參考。
|
集群規(guī)模 |
Master節(jié)點數(shù)量的推薦值 |
配置效果 |
|---|---|---|
|
小型,節(jié)點數(shù)量總和小于10 |
3 |
提供基本的高可用性。 |
|
中型,節(jié)點數(shù)量總和大于或等于10、小于50 |
3、5 |
平衡性能和可用性。 |
|
大型,節(jié)點數(shù)量總和大于或等于50 |
5、7 |
提升抗故障能力和穩(wěn)定性。 |
|
極大型,節(jié)點數(shù)量總和大于或等于100 |
5、7 |
避免過度增加通信開銷。 |
Client節(jié)點配置建議
|
參數(shù) |
配置建議 |
|---|---|
|
節(jié)點規(guī)格 |
規(guī)格列表的“vCPUs | 內(nèi)存”呈現(xiàn)了規(guī)格的CPU核數(shù)和內(nèi)存,“建議存儲范圍”呈現(xiàn)了該規(guī)格支持的存儲容量。 對于讀寫流量較大的場景,建議Client節(jié)點規(guī)格選擇計算規(guī)格比較大的型號。 Client節(jié)點只支持部署在云硬盤的節(jié)點規(guī)格。各個規(guī)格的詳細(xì)介紹請參見實例類型。 |
|
節(jié)點存儲類型和容量 |
給集群節(jié)點選擇合適的存儲類型和容量。
|
|
節(jié)點數(shù)量 |
Client節(jié)點數(shù)量的取值范圍:1~32 推薦值請參見Client節(jié)點數(shù)量選擇建議。 |
Client節(jié)點數(shù)量選擇建議
Client節(jié)點負(fù)責(zé)接收并協(xié)調(diào)外部請求(如搜索和寫入),節(jié)點數(shù)量和集群流量壓力相關(guān),以下是基于數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)量給出的Client節(jié)點數(shù)量的推薦值,供參考。
|
數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)量 |
Client節(jié)點數(shù)量的推薦值 |
|---|---|
|
小于5 |
不啟用Client節(jié)點 |
|
大于或等于5、小于10 |
2 |
|
大于或等于10 |
Client節(jié)點數(shù)量 : 數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)量 = 1:5 |
冷數(shù)據(jù)節(jié)點配置建議
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參數(shù) |
配置建議 |
|---|---|
|
節(jié)點規(guī)格 |
規(guī)格列表的“vCPUs | 內(nèi)存”呈現(xiàn)了規(guī)格的CPU核數(shù)和內(nèi)存,“建議存儲范圍”呈現(xiàn)了該規(guī)格支持的存儲容量。建議根據(jù)業(yè)務(wù)需求(如數(shù)據(jù)規(guī)模、性能要求、成本預(yù)算等)進行選擇。 不同節(jié)點規(guī)格的適用場景及核心特性說明請參見節(jié)點規(guī)格介紹,幫助您合理規(guī)劃集群架構(gòu)。 各個規(guī)格的詳細(xì)說明請參見實例類型。 |
|
節(jié)點存儲類型和容量 |
|
|
節(jié)點數(shù)量 |
冷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)量的取值范圍:1~32 節(jié)點數(shù)量的推薦計算方式請參見節(jié)點數(shù)量選擇建議。 當(dāng)冷數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)量與可用區(qū)數(shù)量非整數(shù)倍時,數(shù)據(jù)分布可能不均衡,影響集群的查詢或?qū)懭胄阅堋?/p> |
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