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- 分布式系統(tǒng)設(shè)計 內(nèi)容精選 換一換
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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：專題來自：百科
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Hadoop分布式文件系統(tǒng)是什么？ Hadoop分布式文件系統(tǒng)是什么？ 時間：2020-08-21 15:18:10 Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）設(shè)計為適合在商用硬件上運行的分布式文件系統(tǒng)。 它與現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點。 但是與此同時，它與其他分布式文件系統(tǒng)之間的區(qū)別也非常明顯。來自：百科華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計中的物理設(shè)計 數(shù)據(jù)庫設(shè)計中的物理設(shè)計 時間：2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計中的物理設(shè)計階段是指，在用戶確認的邏輯模型基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運行效率，業(yè)務(wù)操作效率，前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點對模型進行的調(diào)整。面向物理實施過程的來自：百科
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分布式消息基本概念 分布式消息基本概念 分布式消息是現(xiàn)代分布式系統(tǒng)中非常重要的一部分。在分布式系統(tǒng)中，消息傳遞可以有效地解決各個組件之間的通信問題。這種方法已經(jīng)在各種大型系統(tǒng)中得到廣泛采用，例如金融交易系統(tǒng)、電子商務(wù)系統(tǒng)、基礎(chǔ)架構(gòu)等。 分布式消息是現(xiàn)代分布式系統(tǒng)中非常重要的一部分來自：專題![]()
API設(shè)計風(fēng)格 API設(shè)計風(fēng)格 時間：2024-07-05 16:04:51 在API設(shè)計中，RESTful和RPC是兩種最常見的設(shè)計風(fēng)格，它們在設(shè)計理念、數(shù)據(jù)交互方式以及架構(gòu)上有顯著的區(qū)別。下面是對這兩種風(fēng)格的概述： RESTful風(fēng)格 RESTful風(fēng)格是一種用于設(shè)計和定義標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用API的架構(gòu)風(fēng)格，由Roy來自：百科![]()
幻獸帕魯服務(wù)器存檔丟失怎么辦 相關(guān)推薦 設(shè)計原則 華為云服務(wù)專家解決方案架構(gòu)師培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 修訂記錄 部署方案設(shè)計:部署設(shè)計原則 安全組管理 基礎(chǔ)設(shè)施底座方案設(shè)計:建設(shè)目標(biāo) 整體安全架構(gòu):安全設(shè)計目標(biāo) Redis的安全加固方面有哪些建議？ 管理API設(shè)計:操作步驟 云上安全設(shè)計原則:原則2：主動安全、默認安全來自：百科![]()
ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 Model來自：專題![]()
如表1所示，包括了 GaussDB 的所有系統(tǒng)權(quán)限。 策略名稱 描述 類別 GaussDB FullAccess 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB服務(wù)的所有執(zhí)行權(quán)限。 系統(tǒng)策略 GaussDB ReadOnlyAccess 云數(shù)據(jù)庫GaussDB服務(wù)的只讀訪問權(quán)限。 系統(tǒng)策略 表2列出了GaussDB常用操作與系統(tǒng)權(quán)限的授來自：專題![]()
華為云計算 云知識 持續(xù)規(guī)劃與設(shè)計 持續(xù)規(guī)劃與設(shè)計 時間：2020-12-15 14:33:39 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程主要講述敏捷項目管理理念與方法實踐，主要介紹規(guī)劃與設(shè)計中的影響地圖、用戶故事地圖，以及來自：百科![]()
華為云計算 云知識 架構(gòu)設(shè)計基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計基礎(chǔ) 時間：2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前，從架構(gòu)設(shè)計的角度考慮高可用、高擴展等問題是必不可少的環(huán)節(jié)，也是影響業(yè)務(wù)遷移進度和效果的重要因素，學(xué)習(xí)本課程，將學(xué)會如何在云端設(shè)計合適的架構(gòu)來承載業(yè)務(wù)，應(yīng)對后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進。來自：百科![]()
RabbitMQ為應(yīng)用程序提供了可靠的分布式消息傳遞。 它使用AMQP協(xié)議，并支持分布式部署。 RabbitMQ支持虛擬主機來提供安全性和隔離性。 RabbitMQ也有完善的管理和監(jiān)控工具，使得部署和維護變得更加簡單。 在設(shè)計和實現(xiàn)分布式應(yīng)用程序時，RabbitMQ是一個必不可少的工具。 分布式消息RabbitMQ相關(guān)視頻來自：專題![]()
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)分散存儲在多臺服務(wù)器上，以提高緩存系統(tǒng)的可擴展性和性能。比如我們常用的Memcached和Redis都是分布式緩存。對于大型系統(tǒng)來說，使用分布式緩存可以有效減少對數(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![]()
04:53 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù) 03:40 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù) 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù) 04:16 緩存實例日常維護 分布式緩存服務(wù) 緩存實例日常維護 分布式緩存服務(wù) 04:53 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù) 03:40來自：專題![]()
OpenStack的設(shè)計理念 OpenStack的設(shè)計理念 時間：2021-02-08 20:20:49 云計算 OpenStack在當(dāng)前的開源云計算系統(tǒng)領(lǐng)域非常流行，之所以如此風(fēng)靡，與其設(shè)計理念密不可分。下面，我們就來了解一下OpenStack所秉持的設(shè)計理念，共三個方面：開放、靈活、可擴展。來自：百科![]()
專屬分布式存儲服務(wù) DSS是什么 了解專屬分布式存儲服務(wù) DSS 專屬分布式存儲服務(wù)（Dedicated Distributed Storage Service）為您提供獨享的物理存儲資源，通過數(shù)據(jù)冗余和緩存加速等多項技術(shù)，提供高可用性和持久性，以及穩(wěn)定的低時延性能;可靈活對接E來自：專題![]()
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連接未開啟SASL的Kafka實例 分布式消息服務(wù)DMS 04:46 分布式消息服務(wù)DMS 變更實例規(guī)格 分布式消息服務(wù)DMS 03:08 分布式消息服務(wù)DMS 刪除消費組 分布式消息中間件精選推薦 分布式消息服務(wù)DMS 分布式消息隊列是什么 分布式消息服務(wù)的優(yōu)勢 分布式消息服務(wù)有哪些 分布式緩存服務(wù)DCS來自：專題![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) 時間：2020-12-08 10:14:51 HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個人開發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解如何設(shè)計數(shù)據(jù)庫。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫設(shè)計概述 第2章來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 云遷移方案設(shè)計 云遷移方案設(shè)計 時間：2021-01-29 09:34:40 云+AI+5G+IoT時代，要實現(xiàn)新產(chǎn)業(yè)的落地，需要多元新架構(gòu)。體現(xiàn)在多樣算力，多形粒度，多維加速和多級調(diào)度。為什么呢，因為行業(yè)越來越豐富、數(shù)據(jù)量越來越大、業(yè)務(wù)種類越來越多，這些都催來自：百科
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