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    关于云计算的海量数据存储模型[通俗易懂]

    随着越来越多的人使用计算机,整个网络会产生数量巨大的数据,如何存储网络中产生的这些海量数据,已经是一个摆在面前亟待解决的问题。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN,但是面对网络产生的越来越多的数据,这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差,系统性能低,存储分散。NAS 虽然使用方便,成本低廉,但最是存储性能差。SAN 存储效能优异,能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率,但是其架构为封闭式架构,无法整合不同系统,且规模过大成本较高。 2006 年底,Google 第一次提出了“云”的概念,为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型,是依据云计算的核心计算模式MapReduce],并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3],将存储模型和云计算结合在一起,实现海量数据的分布式存储。

    01

    多租户技术

    独立数据库 这是第一种方案,即一个租户一个数据库,这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本也高。 优点: 为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求; 如果出现故障,恢复数据比较简单。 缺点: 增大了数据库的安装数量,随之带来维护成本和购置成本的增加。 这种方案与传统的一个客户、一套数据、一套部署类似,差别只在于软件统一部署在运营商那里。如果面对的是银行、医院等需要非常高数据隔离级别的租户,可以选择这种模式,提高租用的定价。如果定价较低,产品走低价路线,这种方案一般对运营商来说是无法承受的。 共享数据库,隔离数据架构 这是第二种方案,即多个或所有租户共享 Database,但是每个租户一个 Schema。 优点: 为安全性要求较高的租户提供了一定程度的逻辑数据隔离,并不是完全隔离;每个数据库可以支持更多的租户数量。 缺点: 如果出现故障,数据恢复比较困难,因为恢复数据库将牵扯到其他租户的数据; 如果需要跨租户统计数据,存在一定困难。 共享数据库,共享数据架构 这是第三种方案,即租户共享同一个 Database、同一个 Schema,但在表中通过 TenantID 区分租户的数 据。这是共享程度最高、隔离级别最低的模式。 优点: 三种方案比较,第三种方案的维护和购置成本最低,允许每个数据库支持的租户数量最多。 缺点: 隔离级别最低,安全性最低,需要在设计开发时加大对安全的开发量; 数据备份和恢复最困难,需要逐表逐条备份和还原。 如果希望以最少的服务器为最多的租户提供服务,并且租户接受以牺牲隔离级别换取降低成本,这种方案最适合。

    02

    云服务应用: 架构师还不知道的秘密

    自从云计算问世以来,它的主要重点一直就是把应用程序迁往云计算。在这个目标中所隐含的意思就是,在云计算和数据中心之间其实并不存在着什么功能性方面的差异;要说有差异,那也只是成本上的差异。现在,我们知道事实并非如此;对于供应商来说,云计算收入的最大来源来自于专为技术而开发的基于云计算的应用程序,因此架构师需要真正认识到这到底意味着什么。认识应当从评估云计算业务趋势对云计算服务模式的影响开始,并以可视化的方式显示云计算功能将如何支持新的应用程序。接下来的步骤就是学习如何针对云计算的特点进行应用程序开发,以及将应用

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    云应用:架构师不知道的秘密

    自从云计算问世以来,它的主要重点一直就是把应用程序迁往云计算。在这个目标中所隐含的意思就是,在云计算和数据中心之间其实并不存在着什么功能性方面的差异;要说有差异,那也只是成本上的差异。现在,我们知道事实并非如此;对于供应商来说,云计算收入的最大来源来自于专为技术而开发的基于云计算的应用程序,因此架构师需要真正认识到这到底意味着什么。认识应当从评估云计算业务趋势对云计算服务模式的影响开始,并以可视化的方式显示云计算功能将如何支持新的应用程序。接下来的步骤就是学习如何针对云计算的特点进行应用程序开发,以及将应用

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    领券