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- 分布式多活 內(nèi)容精選 換一換
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Redis。 分布式緩存服務(wù)教程視頻 分布式緩存服務(wù)D CS 04:53 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 04:16 緩存實例日常維護 分布式緩存服務(wù)DCS 緩存實例日常維護來自：專題控制臺 GaussDB數(shù)據(jù)庫 模型 了解 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 超高可用 支持跨機房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失 支持跨機房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失 卓越性能 極致性能和準線性擴展，PB級存儲和1000+節(jié)點，企業(yè)級負載下性能卓越來自：專題
- 分布式多活 相關(guān)內(nèi)容
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GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構(gòu) 時間：2021-06-17 11:33:41 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)擁有分布式的架構(gòu)，具體如下圖。它的產(chǎn)品架構(gòu)有如下的特點： 1. 分布式、按需擴展 分布式架構(gòu)，組件主備/多活高可靠設(shè)計； 存算分離，按需獨立擴展。 2. 兼容標準SQL，支持事務(wù)ACID 兼容標準SQL來自：百科
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云知識 分布式緩存服務(wù) 分布式緩存服務(wù) 時間：2020-10-28 15:43:10 分布式緩存服務(wù)（Distributed Cache Service），為您提供即開即用、安全可靠、彈性擴容、便捷管理的在線分布式緩存能力。借助該服務(wù)，用戶能夠輕松部署、運行和擴展分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)緩存。來自：百科![]()
總的來說，Kafka可以作為一種高性能、高可擴展性、低延遲的分布式消息系統(tǒng)，支持多種場景的數(shù)據(jù)處理和傳輸，并且具有良好的可用性和容錯性。 分布式消息Kafka教程視頻 分布式消息服務(wù) 03:00 分布式消息服務(wù)Kafka版是一個高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù) 分布式消息服務(wù) 分布式消息服務(wù)Kafka版是一個高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù)來自：專題![]()
ELB產(chǎn)品具有性能強悍、高可用、靈活擴展、簡單易用幾種優(yōu)勢。 1.性能強悍 集群支持1億并發(fā)連接，滿足用戶的海量業(yè)務(wù)訪問需求。 2.高可用 采用集群化部署，支持多可用區(qū)的同城雙活容災，無縫實時切換。 3.靈活擴展 根據(jù)應(yīng)用流量自動完成分發(fā)，與彈性伸縮服務(wù)無縫集成，靈活擴展用戶應(yīng)用的對外服務(wù)能力。 4.簡單易用來自：百科![]()
GaussDB通過硬件冗余、實例冗余、數(shù)據(jù)冗余，實現(xiàn)整個系統(tǒng)無單點故障，高可用。其中硬件高可用包括存儲磁盤RAID冗余、網(wǎng)絡(luò)雙交換機冗余、多網(wǎng)卡冗余、主機UPS電源保護。 軟件高可用則包括協(xié)調(diào)節(jié)點CN實例多活冗余、數(shù)據(jù)節(jié)點/全局事務(wù)管理/ 集群管理器實例Active-Standby冗余。 除此之外，GaussDB來自：專題![]()
華為云計算 云知識 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL多模接口 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL多模接口 時間：2020-09-08 10:51:26 云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL是一款基于華為自主研發(fā)的計算存儲分離架構(gòu)的分布式多模NoSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)。在華為云高性能、高可用、來自：百科![]()
分布式緩存服務(wù)的主備和集群實例支持部署高可用實例，租戶可選擇在單可用區(qū)或多可用區(qū)中部署實例。 當租戶選擇跨AZ實例時，緩存實例會主動建立和維護Redis同步復制。在實例主節(jié)點故障的情況下，緩存實例會自動將備實例升為主節(jié)點，從而達到高可用的目的。 容災和多活策略 通過訪問控制，保護數(shù)據(jù)安全性 正確的使用D來自：專題![]()
分布式云原生UCS實現(xiàn)海量終端及邊緣側(cè)設(shè)備、應(yīng)用的協(xié)同管理，加速金融行業(yè)智能安防、智慧網(wǎng)點的建設(shè)。 ●多云統(tǒng)一協(xié)同 分布式云原生UCS構(gòu)建多地多中心的金融數(shù)字化業(yè)務(wù)架構(gòu)，實現(xiàn)跨云跨數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)一治理。 建議方案 圖1 金融行業(yè)場景方案 汽車行業(yè)場景 應(yīng)用場景 對于金融行業(yè)用戶，新興互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展來自：專題![]()
2種規(guī)格的專屬分布式存儲，滿足不同業(yè)務(wù)場景需求 提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲，滿足不同業(yè)務(wù)場景需求 彈性擴展 可線性按需擴容，滿足業(yè)務(wù)增長需求 可線性按需擴容，滿足業(yè)務(wù)增長需求 安全可靠 分布式存儲技術(shù)，數(shù)據(jù)多副本冗余，確保數(shù)據(jù)高可靠 分布式存儲技術(shù)，數(shù)據(jù)多副本冗余，確保數(shù)據(jù)高可靠來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫GaussDB，是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，支持跨機房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失，GaussDB獲取時間是什么？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，支持跨機房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失，GaussDB獲取時間是什么？來自：專題![]()
適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造，數(shù)據(jù)庫的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務(wù)保駕護航。 優(yōu)勢 大容量高擴展：支持TB~PB級單庫容量和在線擴容，避免分庫分表，降低應(yīng)用開發(fā)難度 金融級高可用：同城雙活部署實現(xiàn)同城兩中心業(yè)務(wù)同時接入，一中心故障，業(yè)務(wù)秒級恢復來自：專題![]()
高并發(fā)的讀寫、海量數(shù)據(jù)的讀寫等。 舉個例子，A網(wǎng)站首頁一天有100萬人訪問，其中有一個“積分商城”的板塊，要直接從數(shù)據(jù)庫查詢，那么一天就要多消耗100萬次數(shù)據(jù)庫請求。如果將這些數(shù)據(jù)儲存到Redis（內(nèi)存）中，要用的時候，直接從內(nèi)存調(diào)取，不僅可以大大節(jié)省系統(tǒng)直接讀取磁盤來獲得數(shù)據(jù)的來自：專題![]()
所示。 圖7 聯(lián)邦管理 接下來，您可以創(chuàng)建聯(lián)邦工作負載、服務(wù)、存儲等聯(lián)邦資源，完成業(yè)務(wù)部署。還可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要完成一些高階操作，比如多集群應(yīng)用的多活容災、彈性伸縮。 關(guān)閉集群聯(lián)邦 如果不需要繼續(xù)使用集群聯(lián)邦，可以將其關(guān)閉。關(guān)閉集群聯(lián)邦后，運行在工作負載上的服務(wù)不受影響，請放心操作。來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫GaussDB，基于華為20余年戰(zhàn)略投入、軟硬全棧協(xié)同所創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，同城雙活/異地容災，切換快，強一致，微感知，帶你了解GaussDB列轉(zhuǎn)行。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，基于華為20余年戰(zhàn)略投入、軟硬全棧協(xié)同所創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，同城雙活/異地容災，切換快，強一致，微感知，帶你了解GaussDB列轉(zhuǎn)行。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 分布式存儲分為哪些場景 分布式存儲分為哪些場景 時間：2021-05-25 16:06:23 存儲與備份 按照熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)的特點，分布式存儲又分為不同的應(yīng)用場景，具體如下圖。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在????????????????來自：百科![]()
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同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。 立即購買 GaussDB怎么樣 了解云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 超高可用 支持跨機房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失 支持跨機房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失來自：專題
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