内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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c6），可以提供较强的计算能力，由于集群节点数量较多，可以处理集群的高并发请求。这种情况下，只需要保证节点间网速通畅，避免集群性能受限。 大规格三节点： 如果需要处理大量数据、需要高性能计算，但可以承受较高的成本，可以选择大规格三节点集群。 例如，规格为32核256G的大规格集群（dws2.m6.8xlarge

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Cassandra的服务部署架构。 典型应用 互联网应用 GeminiDB Cassandra的超强读写、弹性扩展，以及高强度的故障容忍，能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，使其适用于具有产品目录、推荐、个性化引擎、交易流水等功能的大数据量的互联网网站。 优势：

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内。如果单个Tablet数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。

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4xlarge.i3 X86 16 128 1490GB 1 推荐在生产环境下使用，适用于绝大部分企业大数据量OLAP分析系统，BI报表，可视化大屏等场景。 有着极致的性能，适用于高吞吐数仓加工，高并发在线查询生产环境。 dws2.olap.4xlarge.ki1 ARM 16 64 2980GB

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安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，并且支持多维聚合计算和 数据可视化 分析能力。

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低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。 如果仅选择一个或少数分桶列，则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。 AutoBucket:

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上某个值的数据量远大于其他值，开启并行后，根据join列的值对该表数据做hash重分布，使得某个并行线程的数据量远多于其他线程，造成长尾问题，导致并行后效果差。 系统并发度对SMP性能的影响 SMP特性会增加资源的使用，而在高并发场景下资源剩余较少。所以，如果在高并发场景下，开启

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迁移完成后，为什么已迁移数据量小于总数据量？ 问题描述 迁移完成后，已迁移数据量小于总数据量。 问题分析 源端总数据量是通过迁移Agent执行df-Th命令搜集得到的，已迁移数据量是通过记录实际已迁移文件的大小累计得到的。 出现已迁移数据量小于总数据量，可能是因为以下几种情况：

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同时拥有处理传统TP场景的事务能力。 功能特点 支持海量数据离线处理和交互查询，数据规模大、复杂数据挖掘具有很好的性能优势。 支持海量数据高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。在数据规模大、入库并发高、查询要求高的场景下具有很好的性能优势。 SQL语法 SQL语法兼容性高，语法通用，易于使用。

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同时拥有处理传统TP场景的事务能力。 功能特点 支持海量数据离线处理和交互查询，数据规模大、复杂数据挖掘具有很好的性能优势。 支持海量数据高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。在数据规模大、入库并发高、查询要求高的场景下具有很好的性能优势。 SQL语法 SQL语法兼容性高，语法通用，易于使用。

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AstroZero如何解决高并发、大数据的性能问题？ AstroZero引擎层是基于GO语言自研的，GO语言的协程机制支持高并发。同时网络层采用了ELB、Nginx进行负载均衡，合理动态的分担服务压力来满足业务高并发需求。 父主题： 产品咨询类

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业可以灵活按需进行高并发测试，提前发现性能问题，保障产品上市质量。 8大特色压测模型，性能容量全场景智能评估 性能测试服务沉淀了30年高并发测试工程方案与实践，提供了浪涌（突发流量）、智能摸高（系统性能摸底）、震荡（模拟高低峰）、TPS模式（压力自定义）等8大模式，快速构建真实场

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都分发到DDS上完成。 性能扩展能力强：应对业务增长快，数据量大的内容管理系统。具备较好的扩展能力。 其他各领域应用 社交应用：使用文档数据库服务DDS可以通过地理位置索引轻松实现查找附近的人、位置等功能。因为文档数据库服务DDS提供了非常丰富的查询，所以适合用来存储聊天内容，在读取和写入方面都相对较快。

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应用场景 尤其适用于大规模的数据存储与高并发访问的行业应用，如互联网应用、物联网数据、高性价比数据库解决方案等应用场景。 互联网应用 电商、金融、O2O、零售、社交应用等行业，普遍存在用户基数大、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题，制约业务发展。DDM提供线性水平

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Redis接口在广告RTA场景上，不仅解决了开源自建Redis存储成本高、离线数据导入慢等瓶颈问题，还具备稳定低时延、存储成本低、FastLoad极速导入三大核心能力，拥有丰富的线上广告、推荐类业务的实践案例。 方案优势 FastLoad极速数据导入，效率提升5-10倍 传统数据库只能通过标准协议

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8大特色压测模型简介 性能测试服务沉淀了30年高并发测试工程方案与实践，提供了浪涌（突发流量）、智能摸高（系统性能摸底）、震荡（模拟高低峰）、TPS模式（压力自定义）等8大模式，快速构建真实场景，助力产品压测场景覆盖率提升50%，满足客户全场景的压测诉求。 父主题： 测试用例说明

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可轻松应对高并发场景，且config和shard均采用三副本架构，保证高可用。 图1 集群架构 dds mongos为单节点配置，用户可以通过多个dds mongos实现负载均衡及故障转移，单个集群实例可支持2～32个dds mongos节点。 shard节点是分片服务器，当前架

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企业业务飞速发展，日活剧增，部分大型业务系统达到了亿级日活流量，对现网稳定性运行带来了极大的挑战。如何提前识别大并发给业务带来的性能挑战，成为企业发展的重中之重。 性能测试服务提供千万级集群超大规模并发能力，涵盖超高并发瞬时发起、梯度加压、动态压力调整等能力，满足亿级日活应用的压测要求，支持自定义插件能力

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选择“大Key诊断”，勾选对应的类型，查看对应类型的大Key信息。 图1 大Key诊断 您可以查看大Key的信息。参数请查看表1。 表1 大Key的参数 参数 描述 类型 大Key的类型。 string hash zset set exhash list stream 大Key名

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调用预置大语言模型流式模型服务 功能介绍 调用大语言模型推理服务，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个token的快速返回模式，不用等待大语言模型生成完成。 URI POST /v1/model-market/public-service/{modelName}/chat-stream

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