弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    单线云服务器 更多内容
  • 创建电气单线图

    版中的单线图取消组合。 按住Ctrl键,可以一次性选择多个组件,选择下的“删除”,可以批量删除多个组件。 单击工具栏上的。 单击工具栏上的,锁定编辑页面。 全新创建电气单线图 全新创建电气单线图 绘制单线图,将左侧控件拖至右侧视图,并用导线进行连接。 为便于用户快速绘制单线图,系

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 边缘数据中心管理 EDCM

    创建电气单线图 创建电气单线图 前提条件 已获取管理域实际配电的单线图图纸。 操作步骤 选择“设备管理 > 设备视图 > 电气单线图”。 选中需要设计电气单线图系统的管理域。 单击视图左上角,此时工具栏变为可见状态。 支持在根节点创建单线图。每个管理域最多支持创建30张电气单线图。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 并行DDL

    如图2所示,采用社区默认单线程创建索引,耗时146.82s。 图2 单线程创建创建索引 通过设置innodb_rds_parallel_index_creation_threads= 4,启用4个线程创建索引。 从图3中可以看到创建索引耗时38.72s,与社区单线程相比速度提升了3.79倍。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 设备视图

    设备视图 视图 电池管理 创建电气单线图 新建冷机群控系统 父主题: 设备管理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Kafka样例工程简介

    当前 MRS 提供以下Kafka相关样例工程: 表1 Kafka相关样例工程 样例工程位置 描述 kafka-examples 单线程生产数据,相关样例请参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 单线程消费数据,相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Kafka样例工程简介

    当前MRS提供以下Kafka相关样例工程: 表1 Kafka相关样例工程 样例工程位置 描述 kafka-examples 单线程生产数据,相关样例请参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 单线程消费数据,相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Kafka样例工程介绍

    当前MRS提供以下Kafka相关样例工程: 表1 Kafka相关样例工程 样例工程位置 描述 kafka-examples 单线程生产数据,相关样例请参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 单线程消费数据,相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 预定义大屏

    ”的操作权限。 单击拓扑图右上方,可选择视图显示模式,电气单线图、冷机群控的显示或隐藏。当视图模式选择为3D时,可执行表1操作。 查看“2D、2.5D、3D拓扑图”、“电气电线图”、“冷机群控图”需要“视图”、“电气单线图”、“冷机群控”的权限。 表1 3D视图操作任务 操作 说明

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Kafka样例工程介绍

    当前MRS提供以下Kafka相关样例工程: 表1 Kafka相关样例工程 样例工程位置 描述 kafka-examples 单线程生产数据,相关样例请参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 单线程消费数据,相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 与RabbitMQ、RocketMQ的差异

    的保护机制,作用于生产者层面。 消息顺序性 单队列(queue)内有序 支持单分区(partition)级别的顺序性。 不支持。需要单线程发送、单线程消费并且不采用延迟队列、优先级队列等一些高级功能整体配合,才能实现消息有序。 安全机制 支持SSL认证 支持SSL、SASL身份认证和读写权限控制。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 与Kafka、RabbitMQ的差异

    的保护机制,作用于生产者层面。 消息顺序性 单队列(queue)内有序 支持单分区(partition)级别的顺序性。 不支持。需要单线程发送、单线程消费并且不采用延迟队列、优先级队列等一些高级功能整体配合,才能实现消息有序。 安全机制 支持SSL认证 支持SSL、SASL身份认证和读写权限控制。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    用户使用云专线接入华为云上VPC,使用专享私密通道进行通信,网络隔离,安全性极高。 低时延 专用网络进行数据传输,网络性能高,延迟低,用户使用体验更佳。 支持大带宽 华为云专线单线路最大支持100Gbps带宽连接,满足各类用户带宽需求。 资源无缝扩展 通过云专线将用户本地数据中心与云上资源互联,形成灵活可伸缩的混合云部署。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 与Kafka、RocketMQ的差异

    的保护机制,作用于生产者层面。 消息顺序性 单队列(queue)内有序 支持单分区(partition)级别的顺序性。 不支持。需要单线程发送、单线程消费并且不采用延迟队列、优先级队列等一些高级功能整体配合,才能实现消息有序。 安全机制 支持SSL认证 支持SSL、SASL身份认证和读写权限控制。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    产品优势 高合规:提供全球一站式合规的网络能力,支持用户专注自身业务创新。 高可靠:华为云骨干网接入多家运营商、多出口,避免公网单地域、单线路故障,提高网络稳定性。 低时延:客户端通过Anycast IP就近接入全球接入点,通过专线访问后端节点应用,避开公网拥堵,极大降低时延。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    3. 创建两个弹性公网IP,提供独立的公网IP资源。 4. 创建两个弹性负载均衡ELB,将访问流量根据分配策略分发到后端多台 服务器 。 5. 创建四个 弹性云服务器 ,提供可靠、安全、高效的应用运行环境。 方案优势 低时延 通过Anycast IP就近接入,走内部专线到后端节点应用,避开公网拥堵,极大降低时延。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MongoDB链路时延增高可能原因

    DDS->MongoDB出云同步 可能原因 DRS在任务增量阶段,为保证迁移/同步/灾备的性能,会集合级的进行并发回放。如果出现以下特殊情况,DRS只支持单线程写入,不支持并发回放。 集合的索引中有unique key时; 集合属性的capped为true时; 若出现时延增高的这种情况,用户可排查是否以上原因导致。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive是否支持对同一张表或分区进行并发写数据

    Hive不支持对同一张表或同一个分区进行并发数据插入,这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录,一个任务将另一个任务的数据移走,导致任务数据异常。解决方法是修改业务逻辑,单线程插入数据到同一张表或同一个分区。 父主题: Hive常见问题

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    等问题。 解决了fork痛点问题,提升了稳定性 GeminiDB备份及数据同步期间无性能抖动。 大Key场景慢时延问题 单线程架构,后续请求都会变慢 采用单线程架构,大Key请求会导致后续所有请求变慢,还容易起引起分片OOM和流控等问题。 多线程架构,能有效减少后续Key影响 G

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive是否支持对同一张表或分区进行并发写数据

    Hive不支持对同一张表或同一个分区进行并发数据插入,这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录,一个任务将另一个任务的数据移走,导致任务数据异常。解决方法是修改业务逻辑,单线程插入数据到同一张表或同一个分区。 父主题: Hive常见问题

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 对同一张表或分区并发写数据导致任务失败

    Hive不支持对同一张表或分区进行并发数据插入,这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录,一个任务将另一个任务的数据移走,导致任务失败。 解决办法 修改业务逻辑,单线程插入数据到同一张表或分区。 父主题: 使用Hive

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DCS实例的CPU规格是怎么样的

    U,因此,只需认为单个Redis节点仅使用1核CPU即可。提升基础版Redis实例的内存大小,CPU规格不变。 Redis基础版由于社区版单线程处理模型的限制,如需增加实例CPU处理性能,请使用集群类型的Redis实例,通过增加分片的方式,来增加整个集群的处理性能。集群实例每个节点默认分配1核CPU进行处理。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了