分布式数据库的难点主要在于以下两点:1、对现有的开发人员和运维人员带来新的调整,需要试错成本2、分布式数据库的整体部署规划,多活多中心的解决方案,业务改造复杂
进行存储虚拟化整合是一定需要停机操作的,先将业务系统和数据库停止,将原有存储从操作系统端断开,映射至存储虚拟化网关,再映射回操作系统,最后起数据库和业务。整体的实施时需要一定的停机窗口的,只是可以尽量较少这个停机窗口,比如事先把存储虚拟化设备上架、上电、集群配置好...
个人觉得主要是思维模式的转变,毕竟分布式数据库就目前而言,在事务而言,采用的分布式事务,还有就是分布式数据库主要有调度节点,计算节点和存储节点构成,这个跟传统的其实是个很大的差别,对于问题的排查可能需要更加准确的认知,还有一些分布式数据库的特性,分布式数据库的使用习惯...
可能主要在三方面:1、技术管理:专门的开发运维团队,和数仓(大仓)间的职责分工,集市技术人员与业务人员间的职责分工明确2、技术架构:集市数据架构设计,从数仓(大仓)数据加载,数据集市运维监控,集市高性能、高可用机制,业务人员灵活定制数据服务与集市日常数据服务、集市数据加载间的资...
区块链项目在建设阶段需要规划好合适的测试时间,选择合适的示范场景,通过在示范场景的测试得出项目所要达到的效果,例如,区块链项目是否可以承载生产环境的交易量,示范场景的选择要尽可能的达到真实生产环境的效果,以预防项目建设完成后在生产环境中运行时再发现问题,这时再发现...
主要还是目前之前建设的传统网络不支持SDN技术,通常需要购买支持SDN的网络交换机设备,全新搭建网络架构。而基于软件overlay技术,在物理计算节点内部就能够实现SDN技术,简化了成本和实现难度。...
无论是自建还是购买产品,都需要做场景测试以确定哪个框架或产品更适合自己。另外还有一些难点:1、学习的门槛较高深度学习的本质是获取函数模型,核心是算法模型,现有的算法非常多,神经网络、决策树等等,要做好深度学习,必须理解其实现原理,才能进一步对其进行参数调优,甚至是算法...
持续数据保护(continuous data protection,CDP),也称作持续备份(continuous backup),是一个在任何变化发生时,能备份企业所有的数据的存储系统。 CDP技术 对数据进行近乎连续不断地保护。并非在夜间进行大型备份,CDP产品的备份全天候执行,每隔几分钟就进行一次。...
存储扩容一般要考虑是否可以在线扩容,是否停应用,停机,还要考虑到存储的微码版本等等;在存储性能上提升如果是合理规划raid划分,两个控制器做负载均衡管理lun,同时可以通过升级cache,更换sfp模块方式来实现。...