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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

云原生监控插件 插件简介 云原生监控插件（kube-prometheus-stack）通过使用Prometheus-operator和Prometheus，提供简单易用的端到端Kubernetes集群监控能力。 使用kube-prometheus-stack可将监控数据与监控中心

查看更多 →

云原生专家服务 服务简介 华为云为客户提供专属容器开发实践指导和咨询，以“场景分析，技术培训，架构设计，系统开发和系统上线”全面指导为设计思路，协助客户高效、低成本的上线高质量的容器应用系统。 前提条件 客户应提前至少10个工作日申请该服务，以便于华为云评估客户需求及协调培训专家。

查看更多 →

云原生监控插件 插件简介 云原生监控插件（原名kube-prometheus-stack）通过使用Prometheus-operator和Prometheus，提供简单易用的端到端Kubernetes集群监控能力。 使用云原生监控插件可将监控数据与监控中心对接，在监控中心控制台查看监控数据，配置告警等。

查看更多 →

什么是分布式数据库中间件 产品定义 分布式数据库中间件（Distributed Database Middleware，简称DDM），是一款分布式关系型数据库中间件。兼容MySQL协议，专注于解决数据库分布式扩展问题，突破传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问。 DD

查看更多 →

云原生混部 云原生混部概述 开启云原生混部 动态资源超卖 基于Pod实例画像的资源超卖 CPU Burst弹性限流 出口网络带宽保障 父主题： 调度

查看更多 →

云原生混部概述 随着云原生技术迅速发展，海量应用正在走向云原生化。从2021年到2022年，Kubernetes集群中的云原生应用总数同比增长30%+，Kubernetes正在成为云时代的“操作系统”。但随着进一步调研发现，应用部署在Kubernetes集群后，大部分用户节点的C

查看更多 →

开启云原生混部 前提条件 已创建一个CCE Standard集群或 CCE Turbo 集群，且版本满足以下要求： v1.23集群：v1.23.9-r0及以上 v1.25集群：v1.25.4-r0及以上 集群中已安装1.10.0及以上版本的Volcano插件。 约束与限制 开启云原生混

查看更多 →

云原生日志采集 插件介绍 云原生日志采集插件（log-agent）是基于开源fluent-bit和opentelemetry构建的云原生日志、K8s事件采集插件。log-agent支持基于CRD的日志采集策略，可以根据您配置的策略规则，对集群中的容器标准输出日志、容器文件日志、节

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者是RDD。 可用于DataSet的操作分为T

查看更多 →

编辑、执行SQL/HQL语句；保存、复制、编辑SQL/HQL模板；解释SQL/HQL语句；保存SQL/HQL语句并进行查询。 数据库展示，数据表展示。 支持多种Hadoop存储。 通过Metastore对数据库及表和视图进行增删改查等操作。 如果使用IE浏览器访问Hue界面来执行HQL，由于浏览器存在的功能

查看更多 →

易于调试：CQL提供了详细的异常码说明，降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍，请参见：https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，

查看更多 →

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

查看更多 →

YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建

查看更多 →

展出的Pod调度到具有更多资源的集群，以解决单个集群的资源限制，提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1，实现流程如下： HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiser

查看更多 →