图引擎服务 GES
图引擎服务 GES
- 最新动态
- 产品介绍
- 计费说明
- 快速入门
-
用户指南
- 如何使用图引擎服务
- 准备工作
- 权限管理
- 元数据操作
- 创建图
- 管理图
- 数据迁移
- 访问图和分析图
- 查看图任务
- 配置图操作权限
- 运维监控
- 套餐包管理
-
算法参考
- 算法一览表
- PageRank算法
- PersonalRank算法
- k核算法(k-core)
- k跳算法(k-hop)
- 最短路径算法(Shortest Path)
- 全最短路算法(All Shortest Paths)
- 带一般过滤条件最短路径(Filtered Shortest Path)
- 单源最短路算法(SSSP)
- 点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)
- 关联路径算法(n-Paths)
- 紧密中心度算法(Closeness Centrality)
- 标签传播算法(Label Propagation)
- Louvain算法
- 关联预测算法(Link Prediction)
- Node2vec算法
- 实时推荐算法(Real-time Recommendation)
- 共同邻居算法(Common Neighbors)
- 连通分量算法(Connected Component)
- 度数关联度算法(Degree Correlation)
- 三角计数算法(Triangle Count)
- 聚类系数算法(Cluster Coefficient)
- 中介中心度算法(Betweenness Centrality)
- 边中介中心度(Edge-betweenness Centrality)
- OD中介中心度(OD-betweenness Centrality)
- 单点环路检测(Single Vertex Circles Detection)
- 点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets)
- 点集全最短路(All Shortest Paths of Vertex Sets)
- 带一般过滤条件环路检测(filtered circle detection)
- 子图匹配(Subgraph Matching)
- 带过滤全对最短路径(Filtered All Pairs Shortest Paths)
- 带过滤全最短路径(Filtered All Shortest Paths)
- TopicRank算法
- 带过滤的n_paths算法(filtered_n_paths)
- 时序路径分析(Temporal Paths)
- 开发指南
-
API参考
- 使用前必读
- API概览
- 如何调用API
- 管理面API(V2)
-
业务面API
-
内存版
- 点操作API
- 边操作API
- 元数据操作API
- 索引操作API
- Gremlin操作API
-
算法API
- 执行算法(1.0.0)
-
算法API参数参考
- 算法公共参数
- pagerank算法(1.0.0)
- personalrank算法(1.0.0)
- k核算法(kcore)(1.0.0)
- k跳算法(k_hop)(1.0.0)
- 共同邻居(common_neighbors)(1.0.0)
- 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets)(2.2.13)
- 关联预测(link_prediction)(1.0.0)
- 最短路径(shortest_path)(2.1.5)
- 全最短路(all_shortest_paths)(1.0.12)
- 带一般过滤条件最短路径(filtered_shortest_path)(2.2.4)
- 单源最短路(sssp)(1.0.0)
- 点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets)(2.1.5)
- 关联路径(n_paths)(1.1.2)
- 带过滤的n_paths算法(filtered_n_paths)(2.2.22)
- 带过滤全对最短路径(filtered_all_pairs_shortest_paths)(2.2.17)
- 点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets)(2.2.15)
- 带过滤全最短路径(filtered_all_shortest_paths)(2.2.17)
- 连通分量(connected_component)(1.0.0)
- 标签传播(label_propagation)(2.1.8)
- louvain算法(louvain)(2.2.1)
- node2vec算法(node2vec)(1.0.5)
- 实时推荐(realtime_recommendation)(2.2.21)
- 度数关联度(degree_correlation)(1.0.0)
- 三角计数(triangle_count)(1.0.0)
- 聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0)
- 紧密中心度(closeness)(1.0.0)
- 中介中心度算法(betweenness)(2.2.4)
- 边中介中心度(edge_betweenness)(2.2.4)
- OD中介中心度(od_betweenness)(2.2.4)
- 单点环路检测(single_vertex_circles_detection)(2.2.4)
- 带一般过滤条件环路检测(filtered_circle_detection)(2.2.15)
- 子图匹配(subgraph_matching)(2.2.16)
- topicrank算法(topicrank)(2.2.20)
- 动态图分析API
- 路径API
- 图统计API
- 图操作API
- 子图操作API
- Job管理API
- 自定义操作API
- Cypher操作API(2.2.16)
- Filtered-query API(2.2.13)
- Filtered-query V2(2.3.6)
- DSL查询API(2.3.14)
- 通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13)
- 通过读取文件删除点边(2.2.15)
- 运维监控API
-
持久化版
- 持久化版规格说明
- 点操作API
- 边操作API
- 元数据操作API
- 索引操作API
- HyG图管理API
-
HyG算法API
- 执行算法
-
算法API参数参考
- 算法公共参数
- pagerank算法
- personalrank算法(personalrank)
- k核算法(kcore)
- k跳算法(k_hop)
- 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets)
- 最短路径(shortest_path)
- 全最短路(all_shortest_paths)
- 全对最短路径(all_pairs_shortest_paths)
- 单源最短路算法(sssp)
- 点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets)
- 点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets)
- 连通分量(connected_component)
- 三角计数算法(triangle_count)
- 紧密中心度算法(closeness)
- 中介中心度算法(betweenness)
- 边中介中心度(edge_betweenness)
- OD中介中心度(od_betweenness)
- 单点环路检测(single_vertex_circles_detection)
- topicrank算法(topicrank)
- louvain算法(louvain)
- Bigclam算法(bigclam)
- Cesna算法(cesna)
- infomap算法(infomap)
- 标签传播算法(label_propagation)
- 子图匹配算法(subgraph matching)
- 关联预测算法(link_prediction)
- n_paths算法(n_paths)
- 聚类系数算法(cluster_coefficient)
- 算法结果TXT格式说明
- 执行DSL算法
- DSL语法说明
- HyG Job管理API
- 原生算法API
- 图统计API
- 图操作API
- Job管理API
- Cypher操作API
- 交互式事务API
- 运维监控API
-
内存版
- 应用示例
- 权限策略和授权项
- 云监控服务监控指标说明
- 历史API
- 附录
- 常见问题
- 视频帮助
- 文档下载
- 通用参考
链接复制成功!
什么是区域与可用区?
什么是区域、可用区
我们用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。
- 区域(Region):从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region;专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。
- 可用区(AZ,Availability Zone):一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
图1阐明了区域和可用区之间的关系。
目前,华为云已在全球多个地域开放云服务,您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。
如何选择区域?
选择区域时,您需要考虑以下几个因素:
- 地理位置
一般情况下,建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域,这样可以减少网络时延,提高访问速度。不过,在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面,中国大陆各个区域间区别不大,如果您或者您的目标用户在中国大陆,可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。
- 在除中国大陆以外的亚太地区有业务的用户,可以选择“中国-香港”、“亚太-曼谷”或“亚太-新加坡”区域。
- 在非洲地区有业务的用户,可以选择“南非-约翰内斯堡”区域。
- 在欧洲地区有业务的用户,可以选择“欧洲-巴黎”区域。
- 云服务之间的关系
- 不同区域的弹性云服务器、关系型数据库、对象存储服务内网不互通。
- 不同区域的弹性云服务器不支持跨区域部署在同一负载均衡器下。
- 资源的价格
不同区域的资源价格可能有差异,请参见华为云服务价格详情。
如何选择可用区
是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。
- 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。
- 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低,则建议您将资源创建在同一可用区内。
区域和终端节点
当您通过API使用资源时,您必须指定其区域终端节点。有关区域和终端节点的更多信息,请参阅图引擎服务的地区和终端节点。
父主题: 其他问题