准备工作：搭建云上容灾专有网络 操作场景 虚拟私有云可以为您的容灾站点 服务器 提供隔离的、用户自主配置和管理的云上虚拟网络环境。 异步复制其实就是将本地主数据中心中需要容灾的服务器的数据，实时复制到云上用户的专有网络中。当本地数据中心发生重大故障时，可以将业务切换到云上VPC中运行

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Stapling功能，CDN可以预先查询并缓存在线证书验证结果，在与浏览器进行TLS连接时返回给浏览器，浏览器无需再次前往CA站点查询，从而减少用户验证时间。 工作原理 O CS P（Online Certificate Status Protocol，在线证书状态协议），是由数字证书颁发机构CA（Certificate

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在IEF中可以创建终端设备，并能将终端设备与边缘节点关联，关联后会在边缘节点上保存被关联设备的属性和孪生信息。边缘节点上的应用程序可在边缘节点获取终端设备属性、设备孪生信息、以及修改终端设备孪生期望值和真实值。同时IEF负责同步云、边的孪生信息，当有冲突时，将以边缘侧的修改为主。 详细的终端设备

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在IEF中可以创建终端设备，并能将终端设备与边缘节点关联，关联后会在边缘节点上保存被关联设备的属性和孪生信息。边缘节点上的应用程序可在边缘节点获取终端设备属性、设备孪生信息、以及修改终端设备孪生期望值和真实值。同时IEF负责同步云、边的孪生信息，当有冲突时，将以边缘侧的修改为主。 详细的终端设备

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第3课：K8s工作负载原理剖析和实践 01:16:19 K8s工作负载原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第4课：K8s调度器原理剖析和实践 01:08:29 K8s调度器原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第5课：K8s网络模型原理剖析与实践 01:11:04

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本节介绍使用MgC采集AWS 容器资源的基本原理、准备工作、账号权限要求以及具体的操作步骤，旨在帮助用户高效、准确地完成AWS 容器资源的数据采集工作。 公网发现原理 使用MgC通过公网发现AWS容器资源的原理图，如图1所示。 图1 采集AWS容器资源原理图 调用SDK：通过调用Amazon

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行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步，主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致，但是基于不同的业务使用场景，两个功能还是有些差异。

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异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能，通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力，实现了业务恢复和故障恢复解耦，保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决方案，即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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GaussDB (for MySQL)备份原理 云数据库 GaussDB(for MySQL)基于华为最新一代DFV存储，采用计算与存储分离架构，计算层用于给外部提供服务，管理日志信息，存储层存储数据信息。存储层分为Common Log节点和Slice Store节点，Common

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HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制，VM上

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Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满

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南北向MCS的工作原理 南北向MCS的功能主要通过请求转发执行器MCS Controller实现。MCS Controller部署在集群联邦控制面，实时监控资源对象的变化，解析MCS对象定义的规则并负责将请求转发到相应的后端Service。 图1 南北向MCS工作原理 MCS Co

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只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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背景及原理（服务编排） AstroZero的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高。A

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只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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Task集合，由DAG分割而成。 Task 承载业务逻辑的运算单元，是Spark平台上可执行的最小工作单元。一个应用根据执行计划以及计算量分为多个Task。 Spark应用运行原理 Spark的应用运行架构如图 Spark应用运行架构所示，运行流程如下所示： 应用程序（Appli

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和 MRS 大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker

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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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周期内的所有工作。包括： 与RM调度器协商以获取资源。 将得到的资源进一步分配给内部的任务（资源的二次分配）。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 开源容量调度器Capacity Scheduler原理 Capacity

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