我认为一切从应用实际需求出发。灾备分很多级别(有6个级别或其他分法)。将磁带备份定期异地保存也是灾备。两地三中心同步+异步和双活数据中心也是灾备。应用不同的RPO和RTO目标决定了需要采用哪种级别的灾备才能满足。
从名称上理解"医疗数据集中平台"是面向大数据分析的,而“高校的信息门户整合”似乎更着重于信息检索。分析往往需要大数据量的挖掘和统计,得出结果才能展示,而为了展示的直观,往往需要仪表盘、水晶报表、图表等
分布式的关键是并行和拆分,如果应用逻辑可以并行处理,在数据处理过程中能够拆分成不同部分,然后将阶段性结果合并得到输出,这样的应用就适用于开源分布式大数据架构。
容灾关键看目标和条件。所谓目标:RPO=? RTO=?所谓条件:距离多远?应用写的量?同步还是异步?然后根据目标和条件来判定方案能否满足,或者能满足到何种程度。
架构的稳定性要综合的来看,不仅是硬件,也要考虑系统软件和应用软件以及他们之间的配合的程度。单独看硬件,x86与以前相比可靠性和性能已经有了很大提高,但与POWER还有差距。对于并行应用系统来说,软件现在越来越在并行的可
大数据是为分析服务的,所以关键是要进行哪些分析,所谓提对问题。只有明确需要回答的问题,才能着手解决问题。也就是先明确要做什么样的分析,然后根据需求来建立模型,针对性的规划ETL,根据数据规模、数据特点、响应要求等方
一切都是为应用服务的,所以关键是应用。对于银行的一些已有应用,如果是原来在ibm z或ibm i上开发的,那么迁移平台不是那么简单的。系统平台的粘性是一个重要的因素,特别是对于非开放平台来说更是关键。如果这个问题没有人
“单活”是指主备方式的HA吧,Redhat自带的就有HA软件rhcs。也有单独的ha软件如heartbeat等。
LVS的后端一般是指共享存储吧,通常是数据库、网络文件系统或者分布式文件系统。如果是数据库,那是不是集群都可以。如果是NFS或分布式FS那直接就是共享存储,一般不会用“集群”来称呼。
cache fusion等cluster的机制是会消化一些资源的,但一般不会称为“共用资源”而称为“overhead”。这部分cluster机制对性能的影响不仅是资源的overhead,而且会增加相关操作的延时。如果查看AWR的话,里面在io延时部分会
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