非结构化数据的治理是非常有必要的。非结构化数据基本会妨碍全业务链路的每个环节----前端、中台、后端。同时非结构化数据对业务从0-1的过程描述也是最全面的,如业务交互报文、业务输入文件、业务落盘文件,对业务整个
信创解决方案具有很强的导向性,并没有一个行业标准,所以采用哪一份解决方案,其配套的灾备监控体系都要随着使用的信创产品去设计配置。 信创灾备监控体系的设计方法和方式与传统架构类似,信创只是传统架构中关键核心的等
信创云的核心支撑场景还是从边缘业务向次核心在过渡。在边缘业务场景如报表、BI、OA、历史数据检索方面应用和落地比较多,经过近几年的打磨,基本可以稳定支持运行。 随着政策和信创的深入,信创云逐渐也在向次核心业务过
脱离业务场景谈数据存储选型都有点海市蜃楼,每个业务场景对云存储的需求都不通,数据的类型、IO特征、数据容量都会左右云数据存储的选择。 在常规的上云业务,数据存储主要为对象和块,对象主要是OSS,块主要为云盘等。在数
了解一款国产数据库是否符合预期内的“国产”定义,最直接的办法就是约厂商的技术架构师直接来几场交流会,把想了解的问题提前准备好,如数据库核心的解释器优化器国产化方案、数据库技术架构及演进计划、自研功能的技术框
建议一主一辅,推荐存储作为主,首先是存储的可靠性要高于软件性层面的方案,其次存储上变更少,稳定性影响因素相对少。最后,存储的高可用通常通过存储的生态来进行,多活、主备等方案都是经过验证的,可靠性相对高。软件层面的高
1,如果是新建系统,优先考虑对象存储。2,当存储容量达到数TB时,访问文件效率明显降低;历史数据量超过数十TB,数据备份时间窗口无法完成;业务访问在线数据时,单位时间窗口无法完成批处理任务……等等,遇到这类实际场景开始,都可以
分布式存储软件对CPU、内存、磁盘甚至服务器品牌通常都有兼容性要求,主要是性能参数及驱动要匹配。CPU和内存主要是性能参数匹配,满足分布式存储的运行条件即可。磁盘分两部分,一部分是SSD cache,对其容量、速率、甚至品
故障预警需要考虑监控到什么层级,需要细致到什么层面。常规指标,如存储可用性、存储池IOPS、读写带宽、繁忙区间、容量比、消重等,都是日常需要关注的指标。高级指标,如cache性能、磁盘性能、多路径均态等,根据实际业务需
存储一般都是集成化产品,使用过程中用户面大多只能进行功能层的优化,无法随意更改底层参数及架构。 针对存储的块优化、分层、增值功能开启等等这些通用优化,应该是在使用前与原厂沟通好,初始化时就开始。
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