资源池的划分粒度和想要提供的服务容量,服务种类规划,设计方案的网络边界相关。1,服务容量,这类似于一个基础单元的容量,每次新增一个基础pod,能够释放多少容量,对自身的采购有很大作用,比如一次面对几百台机器的交付,设计50台
决定于升级对原系统主要优化和改变了什么。如果应用架构全面改变,那么基本上就是重新部署,数据迁移了,数据迁移需要在一个安全的环境对数据进行加工和转换。并且合适的切换和接入。如果数据设计没有变化,数据库复制、存储
这个问题有些宽泛,说白了达到升级的目标就是成功。如果说量化衡量,系统升级改造从业务和技术都有相关的考量点:业务上:能否满足业务的需求,快速响应,通过参数、配置形成产品框架配置结构,这主要考量应用架构是否优化、数据设
ACID,前面几位专家说的很对,分布式数据库也要保证ACID特性,要不就谈不上数据安全ORACLE数据库部署分布式存储上,最大的问题不是ORALCE 的问题,数据库本身的机制可以保证ACID,但问题是在于数据存储层的响应速度和性能、可靠
前面一位同事也闻到类似的问题,建议如下:商业银行选择那个路线,还是需要看自身的战略规划和人员素质能力的。这两个路线主要区别如下:开源私有云:代码自助可控,平台兼容性、定制化能力强,但需要具有大量的人员和财务投入,并且
商业银行选择那个路线,还是需要看自身的战略规划和人员素质能力的。这两个路线主要区别如下:开源私有云:代码自助可控,平台兼容性、定制化能力强,但需要具有大量的人员和财务投入,并且是持续不断的投入,人员素质和财务一定要
docker等代表的容器技术是devops的最佳实践,同时对应用开发运维组织结构,应用分布式、微服务化要求很高。一般传统三层应用,要经过评估、改造才能够完成。并且,有很多重型、比如实时交易、报表等,并一定能够十分适合,同时要
云平台是以服务的方式,对外提供IT服务的平台,根据规模和需求、SLA的不同,有的自动化程度高,自服务,有的可能含有相关流程及手工动作。但无可否非的是通过一体化的服务完成交付。虚拟化上升为云平台,前面这位专家说的很清晰,
HADOOP的特点,分布式,高并发,对存储空间,性能和IO都有很明显的需求,各计算节点上有很大的东西流量需求,因为往往网络的配置也和服务应用服务器、虚拟化池的不一样。很多场景下,HADOOP集群由物理机直接使用的方式组成。推荐以
不得不说,私有云的成本很高,属于规模效益,如果使用的规模上不去,单位成本一定很高。很有优势,也不一定低于IOE的成本,另外,IOE可以做私有云哦,要看应用的使用方式。主要包括: 硬件、软件、服务1、规划、建设过程中的咨询、设计
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