微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    分布式数据库系统原理 更多内容
  • Manager基本原理

    Manager基本原理 Manager功能 Manager是 MRS 的运维管理系统,为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Ranger基本原理

    Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架,提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ZooKeeper基本原理

    ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能: 帮助系统避免单点故障,建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • IoTDB基本原理

    据分片,负载均衡等。 IoTDBServer(DataNode):存储角色,负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理 根据属性层级、属性涵盖范围以及数据之间的从属关系,可将IoTDB数据模型表示为如图3所示的属性层级组织结构,即“电力集团层-电

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分布式事务

    Server在开启分布式事务的时候已经启动MSDTC,其他 服务器 请参考设置 远程服务器 MSDTC(分布式事务处理协调器)进行启动。 更多介绍请参见Microsoft SQL Server官网MS DTC 分布式事务介绍。 使用限制 新实例默认开启分布式事务。 只读实例不支持分布式事务。 分布式事务功能一旦开启,将不允许关闭。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分布式消息(Kafka)

    分布式消息(Kafka) 分布式消息(Kafka)连接器包含“Topic列表”、“发送数据”、“指定分区发送”三个执行动作和“消费消息”一个触发事件。 连接参数 创建分布式(Kafka)连接时连接参数说明如表1所示。如果需要连接的Kafka配置了IP地址白名单限制,则需要放通 集成工作台 公网出口访问地址“124

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分布式模型训练

    分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 父主题:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 性能调优概述

    性能调优的实际操作,为数据库性能调优人员提供全方位的指导。 注意事项 数据库调优是一个复杂和细致的过程,需熟悉数据库系统的内部工作原理和相关技术。它需要综合考虑硬件、软件、查询、配置和数据结构等多个方面的因素,以达到最佳的性能和效率。因此,要求调优人员应对系统软件架构、软硬件配置

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分布式训练功能介绍

    相关章节 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel):介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel):介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版

    GaussDB 分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明: 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时,不同类型的同步任务,支持的同

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 性能调优概述

    性能调优的实际操作,为数据库性能调优人员提供全方位的指导。 注意事项 数据库调优是一个复杂和细致的过程,需熟悉数据库系统的内部工作原理和相关技术。它需要综合考虑硬件、软件、查询、配置和数据结构等多个方面的因素,以达到最佳的性能和效率。因此,要求调优人员应对系统软件架构、软硬件配置

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品概述

    持有者或者验证者角色。 分布式身份服务调用原理 使用可信分布式身份TDIS之前,无需购买 区块链 和安装区块链服务,单击开通并申请免费套餐包后即可使用。用户通过TDIS服务提供的RESTful接口进行分布式身份和可验证凭证的管理。 图1 分布式身份服务调用原理 使用方式 根据持有者申

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MySQL主备复制原理简介

    MySQL主备复制原理简介 RDS for MySQL的默认备库、只读实例、自建从库、DRS链路灾备实例均采用MySQL的Binlog复制技术,也称为MySQL主备复制或主从复制技术。本章节介绍MySQL的主从复制原理。 主备复制流程 主节点(Master)中有数据更新时,会按照

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • hashtag的原理、规则及用法示例

    hashtag的原理、规则及用法示例 hashtag原理 单实例上的mset、lua脚本等处理多key时,是一个原子性(atomic)操作,所有给定key都会在同一时间内被执行。集群每次通过对key进行hash计算到不同的分片,所以集群上同时执行多个key,不再是原子性操作,会存在某些给定

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MRS安全认证原理和认证机制

    replay攻击、保护数据完整性等场合,是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。 结构 Kerberos的原理架构如图1所示,各模块的说明如表1所示。 图1 原理架构 表1 模块说明 模块 说明 Application Client 应用客户端,通常是需要提交任务(或者作业)的应用程序。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Loader基本原理

    Loader基本原理 Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展,实现MRS与关系型数据库、文件系统之间交换“数据”、“文件”,同时也可以将数据从关系型数据库或者文件服务器导入到HDFS/HBase中,或者反过来从HDFS/HBase导出到关系型数据库或者文件服务器中。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分布式身份(公测)

    分布式身份(公测) 概述 分布式身份(DID)管理 可验证凭证(VC)管理 父主题: 区块链中间件接口

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Doris冷热分离介绍

    3.3.1 及之后版本。 原理介绍 Apache Doris 2.0版本推出了冷热数据分层功能,用户可以使用冷热分层功能将数据从本地下沉到对象存储中,如图1所示。 图1 冷热数据分层功能原理 OBS对象存储支持海量数据存储,并提供安全可靠的、低成本的分布式存储服务。Doris主要基于OBS实现冷热分离功能,如图2所示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 企业路由器工作原理

    火墙。 图1 企业路由器使用方法 当您了解了企业路由器的使用方法后,接下来将为您详细介绍企业路由器的工作原理。工作原理如图2所示,详细说明请参见表2。 图2 企业路由器工作原理图 表1 网络流量路径说明 序号 路径 说明 1 请求路径:VPC1→DC全域接入网关 从VPC1去往D

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DDS节点脱节原理和说明

    DDS节点脱节原理和说明 副本集架构由主节点、备节点和隐藏节点组成,DDS自动搭建三节点的副本集供用户使用,节点之间数据自动同步,保证数据的高可靠性。对于需要保证高可用的中小型业务系统,推荐使用副本集。 主节点:即Primary节点,用于读写请求。 备节点:即Secondary节点,用于读请求。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了