现代应用程序不断变化,随着新要求的发展而发展,并且存在于对资源的不同需求的环境中。扩展应用程序可以根据资源需求适当调整其大小,以确保客户满意并降低基础设施成本。
即Scale horizontally,横向扩展,向外扩展 。 称为集群系统。指由多个节点组成的系统,这种系统的扩展主要以水平扩展方式(指增加节点的方式)来进行。
高并发代表着大流量,举个例子,从古至今对黄河的治理,大禹治水是拓宽河道,清除淤泥,让水流更通畅,流向大海。都江堰是通过引流的方式将岷江之水分流到多个支流,分担水流压力。三峡门和葛洲坝采用的是建造水库的方式将水储存起来然后把水库中的水缓缓排出去,提高下游抗洪能力。
Scale-Out 的分布式系统为何离不开 SSD / 全闪存?如果没有闪存,Scale-Out 为什么就让人感觉火候不太够?而 Scale-Out 的出现,除了得益于闪存助力,还有什么其他因素么?本文冬瓜哥就来分析分析。
1、Scale-out(横向拓展):采用分布式部署的方式把流量分开,让每个服务器都承担一部分并发和流量。这也是我最喜欢的一种方法,虽然我菜了点。
Scale-Out的分布式系统为何离不开SSD/全闪存?如果没有闪存,Scale-Out为什么就让人感觉火候不太够?而Scale-Out的出现,除了得益于闪存助力,还有什么其他因素么?本文冬瓜哥就来分析分析。
最早的服务器是1颗CPU;随着应用压力的增大,单颗CPU性能存在瓶颈;简单粗暴的办法---架构不变,再增加1颗CPU,即SMP。
TiDB是无状态的,所以各节点可以水平扩缩容;扩容期间不会影响集群的读写,整个过程在线; Tidb、tikv、pd扩容方式都是一致的; tiflash有所区别
【编者按】如今,大数据俨然成为IT领域最受关注的热词之一。如果不想显得过于OUT,快来一起讨论大数据的价值和未来的服务方向吧。除了在分析领域、云技术方面的应用前景,Scale-out发展将成为大数据未
互联网发展到今天,已经造就了多少科技巨头,比如某广,哈哈还有某厂。咱们是不是有这样的感觉,如果公司有人离职了,那个人的技术非常厉害,咱们是不是都会那样想,他是不是大概率要去某厂了,也就是说现在跳个槽,都要卷到和某厂关联,好像你不是去某厂了,你都不好意思发个朋友圈的工作动态。这些咱们都不聊了,咱们聊聊35岁程序员那些事,程序员也是很娱乐的哇。
我本人不认为MPP是CPU和内存架构的一种;我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已;本文后续说明。
大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据,否则就显得你OUT了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点:容量大,多样化,速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解
业务发展必然带来洪水般流量,为持续确保系统可靠稳定,我们也得会“大禹治水”。万变不离其宗,目前主流其实方案都可归类如下三种思想:
我们安装的TiDB版本是v4.0.0,因为环境还在试用阶段,所以会经常增删节点。原因是我们违背官方说明,强行用机械盘上了,跑不过单机的mysql,所以加了很多tikv节点,一共8个。每次都很顺利,而且在grafana也会调整展示增删的节点。这次因为性能和PD面板功能的原因,我升级到了v4.0.7版本,
本文主要探讨了如何利用Akka实现分布式计算,通过介绍Akka的Actor模型、消息驱动、松耦合和弹性伸缩等特性,以及Actor的代码结构、运行时状态、多播、监控和调试等方面的内容,帮助读者了解如何使用Akka进行分布式编程。同时,本文还介绍了Akka的一些高级特性,如持久化Actor、路由Actor等,并探讨了如何利用这些特性实现基于Akka的Microservice工具库。
序言:软件定义世界,数据驱动未来。正如Netscape创始人、硅谷著名投资人马克•安德森(Marc Andreessen)在《软件正在吞噬整个世界》所述,从生活、电影、农业到国防,软件无所不在。未来十年,预计将有更多的行业被软件所瓦解,数据也将会越来越多。
很久之前有个客栈,由于客流量众多,所以有两个人在前台负责办理入住退房。它们共同维护了一个bitmap,凡是某间房已入住,则标记一个黑点,白点则表示该房无人住。但是这个bitmap只有一份,两个人都要使用,很不方便。于是将其复制了一份,每人各记录各的。这就产生了问题,这两个人相互都不知道哪间房退房了以及哪间空房被入住了。于是他们约定,在更改bitmap时,要向对方吼一声,对方把接收到的变更跟着落地到自己本地的bitmap中。这就是缓存一致性的基本原理。欲知详情,往下看。
当今世界,互联网、大数据应用迅猛发展,物联网、人工智能、云计算 技术日新月异,随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。这些小文件的元数据管理、存储性能以及访问效率等问题因而成为学术界和工业界公认的难题。
A modern, fast and scalable websocket framework with elegant API written in Go http://bit.ly/neffos-wiki
在线扩容中,需要做以下工作,准备相关符合对应数据服务类型的节点. 然后编辑 scale-out.yaml 文件, 通过编辑文件来指定要添加节点的类型,地址和相关数据文件,程序文件锁需要存放的地点.
2015年8月8日,ACOUG 2015中国行的第三站来到了泉城济南,在山东Oracle用户组的组织之下,技术交流在热烈气氛下传递知识、结交朋友,取得圆满的成功。 ACOUG一直以分享知识、传播技术为目标,然而作为ACOUG在山东的第一次技术交流会,实在是来的有点晚,然而促成此次交流实在是得益于SDOUG的地面组织,如果各地都能够有一个用户组,促进互动,增进交流,那对于技术爱好者一定是一个福音,有了SDOUG,我们为活动的准备就得以简化,从而让我们的第三站就来到济南。感谢SDOUG的创始人葛云杰、杨云龙先生
2015年9月11日,ACOUG中国行活动上海站活动顺利举行,这是此次行程中难得的一个晴朗的日子。告别西安的两天连续阴雨,上海的晴空让人豁然开朗。 ACOUG活动再次来到上海,已经不记得是第几次了,上
Mongodb发布了1.6.0版本,这是其继1.0,1.2,1.4版本后的第四个主要稳定版本,8月17日发布了1.6.1版本。 本版本主要着重在增强动态扩容(scale-out)功能,Sharding功能已可用于生产环境。同时使用水平分区与复制集合(replica sets)可以用来建立可平行扩充的资料储存群集,可以实现动态扩容集群规模,而且没有单点故障问题。和其它支持分布式集群的存储系统一样,部分机器的宕机、增减机器不影响服务。单个的 mongod 程序需要时可以在不需要关闭的情况下升级为一个分布式群集。
最近,在数据库行业对HTAP(混合事务/分析处理,Hybrid Transactional/Analytical Processing)这个概念宣传的非常火爆,也衍生出 Real-Time HTAP的说法,主要是因为随着IT行业的发展,很多用户的复杂业务已不再是单纯的OLTP或者OLAP场景,而是二者皆有的混合场景。很多数据库厂商为了响应这样的需求,同时也为了更好的宣传旗下数据库的适用性足够广泛,就纷纷打出可同时支持OLTP和OLAP的混合负载,即支持HTAP的宣传语。 当我们在网络上去搜索“HTAP”关键字,相关信息很多会提到分布式/集中式架构、传统数据库/新型数据库等等概念,本文就从这些相关概念来切入,抛砖引玉,试着理清面临如今众多的数据库,对于有HTAP需求的用户,究竟该如何理性的选择。
分布式文件系统 分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连,而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成,结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时,服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上,以提供更快的速度,更大的容量及更好的冗余特性。 目前流行的分布式文件系统有许多,如MooseFS、FastDFS、GlusterFS、Ceph、Mogile
传统存储经过这些年的发展,目前已经进入逐步沦落为烂大街的现象;而这几年分布式存储在如火如荼的发展中,尤其是在X86服务器作为存储硬件的事实标准下大大降低了存储的准入门槛,引发了无数的新兴创业公司涌入存储领域,逼迫传统存储厂商不得不做出一些变革和技术创新。
终端单连接 消息推送已经成为APP的标配,要推送就要有长连接,而长连接要靠后台服务来维持。传统的推送实现中,每个APP使用一条长连接,启动一个后台服务,你一个我一个,android的悲剧就发生了。如果所有的app都集成了信鸽推送,那么装1000个app,手机上会有多少后台服务和长连接?不是998,也不是98,只有1个后台服务,1条长连接!所有终端、后台之间的通讯都会汇聚在这一条连接上传输,配合精心设计的交互协议和逻辑,信鸽把电量、流量、系统资源的消耗降到最低,并且不随app数量增加而明显增长。 海量终端接入
近两年来,只要是与IaaS(基础设施即服务)相关,不论是共襄盛举的业界峰会,还是个别云服务提供商的新品发布,“裸金属即服务”和“容器即服务”都会被频频提及,风头十足!
简介:TiCDC 是一款 TiDB 增量数据同步工具,通过拉取上游 TiKV 的数据变更日志,具有将数据还原到与上游任意时刻一致的能力,同时提供开放数据协议(TiCDC Open Protocol),支持其他系统订阅数据变更,TiCDC 可以将数据解析为有序的行级变更数据输出到下游。
由于时代和磁盘技术发展的限制(单盘容量和性能发展缓慢),产生了raid相关技术。技术产生了,如何才能快速的来实现和进行部署呢?最简单最快的方法就是在操作系统层面实现或者在操作系统上部署raid软件(有点类似虚拟化里面kvm和xen的区别,kvm在linux内核里,xen是linux系统层面上的软件)。功能是轻易的实现了,但是性能呢,非常一般。早期阶段,CPU技术发展有限(也没有现在的什么多核超线程,频率也比较低),但raid计算又会消耗大量的CPU,造成CPU使用飙升。
我经常听师兄们争论‘无状态’, 说‘无状态’在软件编程中是好事情, 可是到底什么是状态? 什么是无状态?
DPU/IPU的重要性已经达成了共识。但围绕DPU的定位存在一些争论,不同的公司根据自己技术特点选择不同技术路线。首先我们回顾一下数据中心的问题和技术发展的趋势需求:
| 导语 腾讯机智团队在今年的GTC大会上做了介绍机智平台的报告,本文总结了GTC的一些主要内容以及笔者和同事的见闻。 概述 GPU Technology Conference:GPU技术大会是并行计算和人工智能公司英伟达在美国加州硅谷中心圣荷西举办的年度技术大会。自2009年开办以来已经举办十届,成为并行计算方面全世界最盛大的技术会议之一。在GTC上进行研究成果的汇报代表了计算加速领域工作的广泛同行认可以及领先水平。 主题演讲 本次GTC十周年的主题演讲包括英伟达GPU在图形学,数据科学和嵌入式领
今天给大家介绍一个开源的轻量级跨平台实时HTML+C#.NET Web应用程序开发框架——DotNetify,允许你在C#.NET后端上创建具有React、React Native、Vue或Blazor 前端的实时、响应式、跨平台应用程序。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文,是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术,高性能全局一致性SCC和热备无感秒切,无论在跨机扩展还是跨机切换,都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线,目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度,演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
IBM 的 POWER 与 Intel Xeon、AMD EPYC 是目前服务器市场上的三种主要处理器类型。
编者按:方物服务器虚拟化架构部署于SDN的网络产品之上,实现资源虚拟化层次的再细分、物理资源的灵活使用,可使底层I/O资源优势充分发挥。SDN技术和产品的出现,不仅为我们提供了网络虚拟化的技术和产品,
随着近几年的云服务发展和普及,公有云的优势得到了越来越多开发者的认可,无需任何的硬件投入,就可以实现内容全球分发,十一个9的数据安全性以及服务的高可用性。 但是对于很多企业来说,直接采用公有云,仍会面临以下问题: 现有的服务架构难以直接整体迁移到公有云上; 既有代码难以进行大范围的改动以适配全新的接口; 而存储网关可以协助您实现公有云和私有云的无缝衔接,让您更加平滑地将业务迁移上云。 一、存储网关 CSG 的基本原理 用户可以直接利用熟悉的 NAS 协议将数据写入 CSG 中的缓存,而
Serverless ,不是没有server,而是不用去担心维护server 这件事, 不管是在部署还是开发,都是以一个个function 为单位, 这带来了程式码上的高度decoupling,但同时
客座文章之前由Brad Ascar,高级解决方案架构师,在Carbon Relay博客上发表
我们将深入讨论如何编写软件(软件开发)以及如何运行软件(运维)来实现软件可扩展性。对于初学者来说,成本和可扩展性通常是成比例的。
如果说2018年Cohesity估值突破10亿美元,让人们意识到第二存储的价值;那么2019年Rubrik估值达到33亿美元,则让人们看到第二存储春天的到来。
为迎合技术变革、拥抱云计算时代,沃趣科技重磅推出创新产品——QData T6,在保持一贯高可靠、高性能的基础上,沃趣将T6代QData进行升级迭代,打造成全新的Oracle数据库私有云平台,具有TCBD、RoCE、OaaS等技术特性,使用户可以按需使用云数据库、最大化利用硬件资源、降低企业成本、提高数据传输效率、助力企业数字化转型。
现在是数据时代,大数据技术非常火。大数据的基石是基础架构,也可以说是云计算。超融合是云计算的一个细分场景。在这个以大数据和云计算为主题的公众号中来点超融合,应该不算超出话题,欢迎围观和指正。 超融合HCI全称是超融合基础架构Hyper-Converged Infrastructure,百度百科中有一个完整的定义:是指在同一套单元设备(x86服务器)中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术,而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素,而多节点可以通过
所谓DBA,就是我们通常说的数据库管理员,主要从事数据库安装、管理、调优、备份、容灾、集群、安全等。DBA除了对数据库本身比较熟悉外,还要对硬件(主机、存储、网络)、操作系统等方面有较好的理解,否则很难成为真正的高手。
抱着一颗学徒的心,本篇就是学习来的。 如果有侵权,私信我也行,下方评论也行,我改成私密。 说实话,这里面随便一个知识点我都要去学。
1. (误解)Hadoop什么都可以做 (正解)当一个新技术出来时,我们都会去思考它在各个不同产业的应用,而对于平台的新技术来说,我们思考之后常会出现这样的结论“这个好像什么都能做”,然而,更深入的去想,你就会发现“好像什么都需要重头做”。对于Hadoop,我常喜欢举Database来当例子。 三十年前数据库(Database)刚出来时,上面并没有什么现成的应用方案(Application),所以厂商在销售的过程中常需要花很多的时间去告诉客户说,如果今天你有了这个数据库,你就可以做什么什么的应用,而看起来的
前两天看到西瓜哥发布的一篇文章名为《SERVER SAN一定比阵列便宜吗?请看5年TCO分析》,其中分析了几家公司产品在数据归档方面5年内的TCO分析。我非常赞同西瓜哥的看法,这种场景的未来一定是Sserver SAN的,这个结论应该不用怀疑。
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