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。

 
 

    分布式计算原理 更多内容
  • 节点伸缩原理

    节点伸缩原理 HPA是针对Pod级别的,可以根据负载指标动态调整副本数量,但是如果集群的资源不足,新的副本无法运行的情况下,就只能对集群进行扩容。 CCE集群弹性引擎是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件,根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容,同

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  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos(路由)、Config(配置)和Shard(分片)组件构成。其中,Confi

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  • 背景和原理(对象)

    背景和原理(对象) AstroZero提供的数据对象(Object)定义功能,对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表,用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据,可理解为数据库中的数据表(逻辑表,系统实际存储

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  • 迁移作业原理

    迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时,简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业,将源端数据迁移到目的端数据源中。其中,主要运行逻辑如下: 数据迁移作业提交运行后,CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数,将每个作业拆分为多个Task,即作业分片。

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

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  • Hive CBO原理介绍

    Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO,全称是Cost Based Optimization,即基于代价的优化器。 其优化目标是: 在编译阶段,根据查询语句中涉及到的表和查询条件,计算出产生中间结果少的高效join顺序,从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下:

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  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据,备份后压缩比约为80%。其中,重复数据越多,压缩比越高。 压缩比

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  • 设备孪生工作原理

    设备孪生工作原理 边缘节点纳管后,会在边缘节点上安装Edge Agent,其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub:WebSocket客户端,包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin:设备孪生,负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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  • 设备孪生工作原理

    设备孪生工作原理 边缘节点纳管后,会在边缘节点上安装Edge Agent,其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub:WebSocket客户端,包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin:设备孪生,负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题: 关键操作指导

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 数据迁移进阶实践

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  • 背景与原理(BPM)

    背景与原理(BPM) 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM(Business Process Management)功能实现的,通过在前端页面调用BPM完成工单流转,即客服人员创单,派单员派发工单,维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 关键操作指导

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  • 公式计算

    示。 计算类型:当前支持数值和日期计算计算方式:在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时,支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式,再选择参与计算的字段,即可自动计算出结果。 当“计算类型”选

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  • MapReduce服务 MRS

    Spark基于内存进行计算分布式计算框架。Spark支持提交Spark Jar和Spark python程序,执行Spark application,计算和处理用户数据。 提交Spark作业 提交SparkSQL作业 Spark基于内存进行计算分布式计算框架。SparkSQL

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关(即API管理)后台约定的规则组装,确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 CDM将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型,并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在 数据仓库 服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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  • FederatedHPA工作原理

    Controller会比较每种指标变动计算出的Pod扩缩数量,选取Pod变动最大的计算结果进行扩缩。 如何计算Pod扩缩数量? HPA Controller基于当前指标值和期望指标值来计算扩缩比例,再依据当前Pod数与扩缩比例计算出期望Pod数。当前Pod数与期望Pod数的计算方法如下: 当前Pod数

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  • 背景及原理(服务编排)

    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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  • Hue基本原理

    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

    的Task来同时计算,以增强系统的处理能力。 图2 Topology Storm有众多适用场景:实时分析、持续计算分布式ETL等。Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 易于构建和操控 多语言 Storm作为计算平台,在业务层为用

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