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

 
 

    服务器远程停止工作原理 更多内容
  • 远程终端

    远程终端 远程终端(web-terminal)提供连接容器功能,帮助您快速调试容器。 约束与限制 web-terminal 默认是以sh shell登录容器,要求容器支持sh shell。 只有状态为“运行中”的容器可终端登录。 退出时,请在web-terminal中输入“exit”,否则会导致sh进程残留。

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  • 远程认证管理

    远程认证管理 配置AD域远程认证 配置LDAP远程认证 配置RADIUS远程认证 配置Azure AD远程认证 配置SAML远程认证 父主题: 系统用户

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  • 远程桌面

    拷贝此文件夹到任意目录,目录名不要有空格、中文、圆角字符等。 双击运行脚本install.bat,自动进行安装。 插件由Windows系统的远程桌面客户端mstsc加载并运行,其可以与远程桌面被控端上的会议app进行通信,以实现会议的音频分离功能。 父主题: 插件安装说明

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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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  • 只读落后自愈技术原理

    只读落后自愈技术原理 GaussDB (for MySQL)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

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  • Spark基本原理

    Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的,并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用,对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark

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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

    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,

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  • Flink基本原理

    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

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  • YARN基本原理

    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

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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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  • FederatedHPA工作原理

    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

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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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  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是用来控制Pod水平伸缩的控制器,HPA周期性检查Pod的度量数据,计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量,进而调整目标资源(如Deployment)的replicas字段。

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  • HBase基本原理

    HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接,HBase是一个开源的、面向列(Column-Oriented)、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息,请参见:https://hbase

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  • Hive基本原理

    Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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  • Kafka基本原理

    Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍,请参见:https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后,会持久化到磁盘,同时,To

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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合,实现海量数据秒级交互式查询;支持跨源跨域统一访问,使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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  • CarbonData基本原理

    节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存 服务器 为了解决日益增长的数据量给driver带来的压力与出现的各种问题,现引入单独的索引缓存服务器,将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥离。所有的索引内容全部由索引缓存服务器管理,Spark应用通过RPC方式获取需要的索引

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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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  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式,策略对比如下: 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 VPA策略 AHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能,即Horizontal Pod Autoscaling。

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