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華為云計(jì)算 云知識(shí) 集群喚醒AwakeCluster 集群喚醒AwakeCluster 時(shí)間:2023-11-22 16:17:43 功能介紹 集群喚醒用于喚醒已休眠的集群,喚醒后,將繼續(xù)收取控制節(jié)點(diǎn)資源費(fèi)用。 調(diào)用方法 請(qǐng)參見(jiàn)如何調(diào)用API。 URI POST /api/v3/來(lái)自:百科
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顯示名和其他集群的名稱(chēng)、顯示名不可以重復(fù)。 在創(chuàng)建集群、更新集群請(qǐng)求體中,集群顯示名alias未指定或取值為空,表示與集群名稱(chēng)name一致。在查詢(xún)集群等響應(yīng)體中,集群顯示名alias將必然返回,未配置時(shí)將返回集群名稱(chēng)name。 annotations 否 Map 集群注解,由key/value組成:來(lái)自:百科企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。本文帶你了解 GaussDB 的集群、集群事務(wù)隔離、事務(wù)只讀、最大prepared事務(wù)數(shù)等內(nèi)容。 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB規(guī)模集群 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB規(guī)模集群 什么是云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB集群? 數(shù)據(jù)庫(kù)集群,顧名思義,就是利用至少兩臺(tái)或者多臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器來(lái)自:專(zhuān)題
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50節(jié)點(diǎn))。 最大節(jié)點(diǎn)數(shù):當(dāng)前集群支持管理的最大節(jié)點(diǎn)規(guī)模,請(qǐng)根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇。 單控制節(jié)點(diǎn)集群:普通集群是單控制節(jié)點(diǎn),控制節(jié)點(diǎn)故障后,集群將不可用,但已運(yùn)行工作負(fù)載不受影響。 多控制節(jié)點(diǎn)集群:即高可用集群,當(dāng)某個(gè)控制節(jié)點(diǎn)故障時(shí),集群仍然可用。 extendParam 否 extendParam來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-09-22 09:31:30 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享,性能要求高的場(chǎng)景。用戶(hù)可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行來(lái)自:百科CS 入門(mén)、proxy集群和原生集群、大key熱key在線分析、讀寫(xiě)分離、在線遷移等內(nèi)容,讓你系統(tǒng)性掌握分布式緩存服務(wù)Redis。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解DCS服務(wù),熟悉Redis實(shí)例功能特性和使用方法; 2、熟悉proxy集群和原生集群的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)、連接方式及使用場(chǎng)景;來(lái)自:百科%知識(shí)產(chǎn)權(quán),單機(jī)主備開(kāi)源,打造openGauss開(kāi)放生態(tài),關(guān)于GaussDB集群搭建你了解多少? 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB集群搭建 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB集群搭建 什么是數(shù)據(jù)庫(kù)集群? 數(shù)據(jù)庫(kù)集群,顧名思義,就是利用至少兩臺(tái)或者多臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器,構(gòu)成一個(gè)虛擬單一數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯映來(lái)自:專(zhuān)題Native數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)原則 時(shí)間:2021-06-16 16:41:27 數(shù)據(jù)庫(kù) 華為Cloud Native數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)原則包括: 1. 解耦 計(jì)算與存儲(chǔ)分離; 主從解耦。 2. 近數(shù)據(jù)計(jì)算下推 IO密集型負(fù)載下推到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)完成,比如:redo處理,頁(yè)重構(gòu)。 3. 充分利用云存儲(chǔ)的能力 存儲(chǔ)層實(shí)現(xiàn)獨(dú)立容錯(cuò)和自愈服務(wù);來(lái)自:百科云知識(shí) 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 時(shí)間:2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 多主架構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器互為主從,同時(shí)對(duì)外提供完整的數(shù)據(jù)服務(wù)。 優(yōu)點(diǎn) 資源利用率較高的同時(shí)降低了單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。 缺點(diǎn) 雙主機(jī)都接受寫(xiě)數(shù)據(jù),要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙向同步。雙向復(fù)制同來(lái)自:百科
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