大数据平台里面的数据有几个特点:1. 数据量巨大:海量2. 数据结构类型复杂多样:结构化、非结构化、半结构化 ...3. 数据功能分多个层次:基础数据,初步架构数据,深度加工数据,分析结果数据 ...4. 来源众多:内部各应用下沉
入口网关设计为保障用户请求能正确进入所请求应用单元,每一个数据中心都会有入口网关。入口网关不仅仅需要集群设计,而且能感知全局的流量分片情况及上下游健康情况。 服务路由设计异地情况下RPC、MQ、DB等等中间件都需
1. SAN存储主要基于Block的数据读写管理方式,NFS是一种网络文件系统,从理论上来讲,二者是有不同的适用场合和技术定位的。就这一点来讲,SAN存储上面搭建NFS服务是一种拼凑的临时解决方案,不能称之为一种标准的解决方案。2
从基础架构的发展历史来看,最初的架构是孤岛式的大机架构,应用、数据、存储都在一个设备上。存储作为专门的存储设备诞生之后,解耦了数据存储空间。服务器小型化发展之后,解耦了应用服务与数据库服务。但是此前之过程,无论
分布式存储其主要的优势就在于其扩展性和并发处理能力的考虑,其不足就在于其并发控制机制对于数据的一致性要求上略低。所以,分布式选型上要充分考虑这两点。另外,如果单从数据存量上来考虑问题,可能略显不足。因为业务和
** 在分布式存储 ,容灾相对传统容灾有什么差别 ? **传统存储容灾,似乎大家更愿意追求存储层基于SAN环境的同步复制,追求同城双活。业务场景上也多数为关系型数据库的结构化数据,无论是应用层还是存储Block层都追求数据强一
常见的分布式文件系统有GFS、GPFS、HDFS、Lustre 、Ceph ... GFS: Google的东西,用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。基于Linux的专有分布式文件系统。 GPFS:IBM的东西,共享文件系统,使用虚拟共享磁盘技
借用这张图,一图胜千言:
首先,分布式存储这个概念不是一个唯一的产品,很多产品都可以归为分布式存储的范畴。例如有分布式对象存储,分布式文件系统存储。不同的产品由于其数据存取及组织方式的差异,必然有自己最适合和擅长的场景,当然也会存在自己
举一个例子吧,比如我们得到的故障报告是某某交易系统 “交易失败了”。1、这个所谓的 “ 交易失败 ” 究竟是从什么角色报告上来的?业务人员、应用维护人员、运维监控人员等不同的角色判断故障的角度和定义是不一样
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