Situaciones de aplicación típica
Videojuegos
La información de los jugadores de juego generada a partir de aplicaciones de juego, tales como el equipo de los jugadores y los puntos de bonificación, se almacena en bases de datos DDS. Durante las horas pico, las instancias de clúster de DDS pueden manejar grandes cantidades de solicitudes simultáneas. El clúster DDS y el conjunto de réplicas proporcionan una alta disponibilidad para garantizar el funcionamiento estable de los juegos en escenarios de alta simultaneidad.
Además, DDS es compatible con MongoDB y proporciona el modo de non-schema, que le libera de cambiar la estructura de la tabla cuando el modo de juego cambia. DDS puede satisfacer totalmente los requisitos de juego flexible. Puede almacenar datos estructurados con esquemas fijos en el elational Database Service (RDS), almacenar servicios con esquemas flexibles en DDS y almacenar datos activos en GaussDB (para Redis), mejorando la eficiencia de los datos y reduciendo los costos de almacenamiento de datos.
Ventajas:
- Soporta documentos incrustados: los documentos incrustados eliminan JOIN, lo que reduce la complejidad del desarrollo de aplicaciones. Los esquemas flexibles también facilitan el desarrollo y la iteración.
- Fácil de hacer frente a la presión máxima: Los clústeres sharded proporcionan suficiente capacidad para almacenar datos en el rango de TB.
IoT
DDS es compatible con MongoDB y proporciona la función de escritura de datos asincrónica y de alto rendimiento. En ciertos escenarios, DDS puede procesar datos en la base de datos de memoria. Además, las instancias de clúster pueden agregar dinámicamente el número de mongos y nodos de shard o actualizar especificaciones. El rendimiento y el espacio de almacenamiento se pueden ampliar rápidamente, lo que hace que las instancias de clúster sean adecuadas para escenarios de IoT con escrituras concurrentes altas.
Los terminales IoT inteligentes necesitan recopilar varios tipos de datos, almacenar registros de dispositivos y analizar información en múltiples dimensiones. En los últimos años, los servicios de IoT han crecido rápidamente, con enormes volúmenes de datos y un tráfico de acceso creciente que requieren capacidades de expansión horizontal para el almacenamiento de datos.
DDS proporciona el índice secundario para cumplir con los requisitos de consulta dinámica y utiliza el marco de agregación MapReduce que es compatible con MongoDB para analizar datos de múltiples dimensiones.
Ventajas:
- Alto rendimiento de escritura: el clúster con fragmentos DDS proporciona un alto rendimiento de escritura para satisfacer los requisitos de las bases de datos a escala de terabytes.
- Alto rendimiento y escalabilidad: DDS admite aplicaciones con altas tasas de QPS, y su arquitectura de fragmentación se puede escalar o reducir para hacer frente de manera flexible a los cambios en las aplicaciones.
Internet
El Replica Set DDS utiliza la arquitectura HA de tres nodos. Tres nodos de datos forman un grupo antiafinidad y se implementan en diferentes servidores físicos para sincronizar automáticamente los datos. Los nodos de Primary y Secondary proporcionan servicios. Cada nodo tiene una dirección IP privada y trabaja con Driver para asignar cargas de trabajo de lectura.
Muchas organizaciones necesitan procesar y almacenar datos en el rango de TB, lo que requiere que los datos se escriban en bases de datos en tiempo real y capacidades de análisis dinámico en computación de big data.
Ventajas:
- MapReduce Con una utilidad completa de análisis de datos, puede consultar sentencias o scripts y distribuir solicitudes a DDS.
- Excelente escalabilidad: Las instancias de base de datos DDS se pueden escalar para soportar el crecimiento de los servicios y volúmenes de datos en los sistemas de gestión de contenido.
