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  • 云计算与数据库的关系
    2019-01-08 05:02:14

    摘要:尽管大型关系数据库如甲骨文公司提供的产品,已经被部署在很多数据中心,但云计算需要一种不同的设置来充分发挥其潜力。

     

    “在云计算计划里将找不到关系数据库的影子,这并非偶然,因为关系数据库不适合用于云计算环境“Geir Magnusson,10Gen工程副总裁这样认为。10Gen是一家按需平台服务供应商。

    Magnusson帮助编写过Apache Geronimo应用服务器软件,本周在纽约举行的O'Reilly Web 2.0 会议上发言中他指出:“云计算是一种不同的技术,不同得足够改变开发者看待问题和解决问题的方式”。“我们将不得不重新审视我们做事的方式”,他说。

    在发言期间,Magnusson列举了许多被专门开发用于云计算环境的新型数据库,包括Google'的Bigtable, Amazon的 SimpleDB, 10Gen自己的 Mongo, AppJet的 AppJet 数据库以及甲骨文开源BerkelyDB。

    Magnusson指出,这些数据库没有一个是关系型的(他特别强调了一个值得注意的例外“Drizzle”,MySQL应用于web环境的一个精装版)。

    这些数据库具有一些共同特征,正是这些特征使它们特别适用于服务云计算式的应用。它们中的大多数可以在分布式环境中运行----意味着他们可以分布在多个地点的多台服务器上。它们本质上都不是事务性的,并且都牺牲了一些高级查询能力以换取更好的性能。(在很多情况下,这些数据库可以通过对象调用来检索,而不用SQL,无论如何,对程序员来说,前者更自然些)。

    尽管大型关系数据库如甲骨文公司提供的产品,已经被部署在很多数据中心,但云计算需要一种不同的设置来充分发挥其潜力。数据库组成部分在不同位置的分散对云计算很必要,这也是其名得来的原因。在辽阔的地理距离之间执行复杂查询可以减少响应时间,此外,设计和维护支持不同位置的相关数据备份并在一个点瘫痪时能保证该数据同步的体系并非易事。

    “云体系结构里的衡量具有不同于我们现在使用的关系型结构的属性”,他说,其结果是:“在云体系结构里,关系不复存在,人们以群集形式看待数据”。

    Magnusson的观点得到会上另一位发言人AdaptiveBlue 公司的Alex Iskold的赞同,AdaptiveBlue是一家以客户为导向的公司,该公司提供一种浏览器插件,能根据用户的使用历史,使用语义标记和Web服务体现个性化设置。该公司把服务建立在Amazon的托管平台服务上,包括SimpleDB。Iskold指出如果AdaptiveBlue使用关系型数据库那么这种服务将不会扩大到广泛使用。

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    导读:本文讨论云计算与数据库的关系,包括云数据库自身的技术和特征,也包括云数据库的使用方式和形态变迁。

    作者:李海翔

    来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

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    2006年Google的CEO埃里克·施密特首次提出了云计算(Cloud Computing)的概念。2011年,哥伦比亚大学的Prof.Stolfo教授提出雾计算(Fog Computing),后被思科公司理论化。云计算是集中式计算,埃森哲(Accenture)公司给出了的云计算定义:第三方提供商通过网络动态提供及配置IT功能(硬件、软件或服务)。

    而雾计算是云计算概念的延伸,是局域网的分布式计算方式,符合互联网的“去中心化”特征,其低延时、位置感知、广泛的地理分布、适应移动性的应用特征,使得该计算范式可支持更多的边缘节点。

    2011年,同时出现了边缘计算(Edge Computing)的概念,OpenStack社区给出的定义为:边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务,目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。

    雾计算和边缘计算的区别在于,雾计算具有层次性、网式架构;而边缘计算依赖于不构成网络的单独节点。雾计算中的不同节点之间具有广泛的对等互连能力,而边缘计算是孤岛中运行的节点,这样的节点被容纳入云或雾的网络中可实现流量传输。

    云计算、雾计算、边缘计算,是三种不同但又相关的计算范式,每种范式对于数据库系统而言,都有提出不同需求的可能。如今,云计算中的云数据库的特征基本探明,但也在发展中。而雾计算中的雾数据库的特征尚未有提出,边缘计算中的数据库是否是可从传统的单机数据库系统稍加演化得到,也尚未有提及或讨论。

    但是,三种不同的计算方式,必然适用于不同类型的应用,对于数据的存储、管理、计算、交换的需求,也必有差异,深入研究不同应用的需求和特点,可得到不同类型的数据库。未来数据库的类型或形态必然会更加丰富多彩。

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    01 云原生

    早在云原生概念出现之前,就出现了Cloud Foundry的概念,其内容可以被概括为一种方法论,称为12要素应用程序(12-Factor App)。根据这12个要素,人们对数据库提出了如下一些具体的要求,使得数据库的架构和功能发生了变化。

    • 12要素应用的任意部署,都应该可以在不进行任何代码改动的情况下完成,将本地MySQL数据库换成第三方服务(例如 Amazon RDS)。与此类似,本地SMTP服务应该也可以和第三方SMTP服务(例如Postmark)互换。这使得云应用研发不深度依赖于数据库系统,使得云数据库之间的功能差异化竞争被消灭。

    • 12要素反对与会话具有高黏性。会话中的数据应该保存在诸如Memcached或Redis等带有过期时间的缓存中。这就要求云数据库服务要么有多种产品支持不同能力,要么在一个产品内提供带有过期时间的缓存。

    • 12要素应用本身从不考虑存储自己的输出流,即不提倡提供日志功能(不写或者管理日志文件),而是把信息直接输出到标准输出(stdout)事件流。在开发环境中,开发人员可以通过这些数据流,在终端实时看到应用的活动。在应用端不能提供日志以供确认问题,这对服务端的数据库提出了更高的要求:第一数据绝对保持强一致而不存储,第二数据库自身有分析等位问题的能力。但是,不是所有类型的应用都适合进行这方面的设计和实现,大型复杂类应用和网站类应用的定位问题多依赖于日志。

    Matt Stine于2017年在一次技术大会的分享中提出“Cloud Foundry与微服务:一种共生关系”的概念,云原生(Cloud Native)的概念正式诞生。他将云原生归纳模块化、可观察、可部署、可测试、可替换、可处理6个特质。

    Matt Stine认为:服务的基本原则是有一个清晰的专注点(对应用功能细分的要求)、一个清晰的契约(应用与后台服务之间的接口定义要清晰)、一个清晰的API(应用与后台服务之间的接口在形式上要明确好用)。

    云原生通常被认为是一个思想的集合,包括了诸多内容:DevOps、持续交付(Continuous Delivery)、微服务(MicroServices)、敏捷基础设施(Agile Infrastructure)、康威定律(Conways Law)等,以及根据商业能力对公司进行重组。

    这使得云原生的概念全面且复杂,其成为一系列技术、企业管理方法的集合,其中既包含了技术(微服务、敏捷基础设施),也包含了管理(从DevOps、持续交付、康威定律、重组等层面对技术进行管理)。

    云计算使得传统的应用方式发生了变化,其自身具有的特点如下。

    1. 规模化

    IT设施从零散化走向集中化、规模化。大型数据中心被大量建立,作为基础设施向全社会提供集中式服务。

    2. 资源池化

    IT设施规模化以后,基于弹性服务的要求,需要对硬件资源统一管理。业务规模应可动态瞬时扩缩容,因此要池化硬件资源以提供弹性服务。

    云计算,是期望通过互联网络为用户提供按需使用的IT资源服务。因此,云服务商要保证在所提供的硬件资源上拥有容量充足的资源池,以保证在并发业务高峰时刻可以满足用户的服务要求,这就是云服务的资源池化。

    云数据库作为一种服务,同云计算相似,其所能管理使用的资源同样需要资源池化。这样用户在使用云数据库的服务时就无须了解云数据库中的实际架构和技术实现了,用户所感知的是其使用的独立完整的数据管理服务和相应的计算资源。

    对于用户而言,资源管理在云数据库内部体现为实现多租户特性,根据租户所租用的资源来提供服务。数据库内部资源池化后,可为用户的应用提供弹性伸缩服务。

    3. 服务化

    云计算使得过去IT业所能提供的内容发生了变化。

    • 交付方式从软件交付走向服务交付。用户看似在使用一个软件其实不再是一个软件,一系列软件组合成一个服务后提供给用户,对用户而言一项项具体的服务是可直接感受到的。

    • 开发方式从底层(IaaS+PaaS)走向上层(SaaS)。云计算不仅提供CPU和机架,更多的是提供用户可感受的软件服务(SaaS),或者软件都感受不到,直接感受到的就是服务(Serverless)。

    4. 多样化

    数据形式及应用场景从单一化走向多样化。服务、微服务等已经各自成型,无服务(Serverless)也作为一种FaaS(Function-as-a-Service)开始为世界的多样性和精彩性贡献力量。

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    02 云数据库

    为了应对云应用的研发需求,云上提供服务的数据库系统也相应发生了一些变化。云原生数据库是指通过云平台进行构建、部署、交付和自动运维的数据库服务。

    该服务通常以DBaaS (Database-as-a-Service)的形态,将数据库架构和实现细节隐藏起来,采用多租户和资源有效分发的形式将云资源自动管理起来,为用户提供一个能够满足弹性伸缩、高可用、高可靠、高安全性、强一致等需求,且可以随时随地访问的数据库服务。

    该服务具备自动化运维能力(仅需要极少的人力),可提供自动备份和恢复、自动性能调优、自动对规模化的数据库集群的资源进行调节等可超越传统DBA所做工作的能力(具备智能数据库的特征)。这种能力使得云数据库系统托管和维护的成本降低,规模化地提高资源的利用率。

    总体来说,云数据库的特征可以概括为解放用户和适应业务两类。具体可以转化为如下6条内容,其中前3条属于解放用户的范畴,后3条属于适应业务的范畴。

    1. 智能运维(智能数据库)

    故障可自愈,包括宕机自动迁移、故障隔离、异常流量自动调度、负载均衡、自动限流降级等。数据库可自动调优,自动调节资源的使用,拥有自适应算法以应对应用的负载等。这样的能力可以概括为自调优、自适应、自动驾驶(工业界将自动驾驶的标准分为6个级别,数据库界借用了此级别来定义数据库自动驾驶的概念)。

    2. 易于管理

    智能运维的表现就是易于管理。云数据库具备自动化异常分析诊断能力,可在运维操作中实现白屏化、智能化、规模化、少人化。

    3. 极致体验

    用户对于数据库的申请、创建、监控、报警、故障定位都可以最简单的方式完成,给用户以极致便捷的体验。

    4. 弹性伸缩

    能够根据业务的应用负载自动伸缩,具备秒级扩缩容能力,可灵活动态分配或释放资源,结合弹性计费策略,可以大幅度降低用户的使用成本。这一条中部分内容和智能运维重合,但描述问题的角度不同,本条是从系统可扩展性的角度,对云数据库的重要特征进行描述。

    业务或系统上云,是购买了一种应对未来的可能。对于正处于业务发展中的商户而言,随着数据的积累在云端可随时扩展存储,也可自由扩展计算节点,这样对于一个从小向大发展的商户而言,是一种最佳的资源利用方式,也是一种成本最低的方式。

    而支持这种业务发展的技术,就是弹性伸缩。在弹性伸缩中需要考虑事务执行的先后次序,这个次序对于数据库架构而言,就是存算分离。

    5. 按需计费

    支持按量(如流量、存储量、调用次数、调用时长、核数、内存资源占用量等)制定多种定价策略,使用户可根据业务情况灵活匹配出最优计量模式,节约用户成本。

    6. 安全、资源隔离

    云数据库采用共享池化技术来提高计算、存储、网络等资源的利用率,隔离用户对资源的并发争用;另外提供多租户方式以做到安全隔离,避免信息泄露或遭受攻击等。

    上述内容为云数据库的设计指出了方向。

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    03 Serverless数据库

    Serverless是一种无服务器架构,其不是一个具体的编程框架、工具,而是一种软件系统架构思想和方法,其核心思想是让用户无须关注支撑应用服务运行的底层主机,用户可根据应用需要,按需使用底层服务器(硬件以及软件系统),并根据使用量付费。Serverless类应用所需要的计算资源由底层的云计算平台动态提供。

    云原生数据库作为后台服务,其提供一种数据库服务/访问方式连接用户,该方式即是Serverless方式。但是,Serverless不只是连接数据库的一种服务方式,还是连通其他各类服务的一种方式。Serverless与云数据库都是一种服务能力。云数据库把数据存储、管理、计算能力转化为服务提供给用户。

    具备了Serverless能力的数据库系统,在存储层面要解决无限量的数据存储能力;在计算层面,要提供弹性计算的能力;在系统内部的架构方面,要提供监控调度能力,使资源分配可动态进行;对于数据库的各个组件,要有可被池化的能力,即具备自动资源管理的能力;对于用户接入层面,要能响应用户接入的事件请求,根据访问量,利用前述的存储、计算、管理的基础进行弹性扩缩容以应对应用层的波峰或波谷,按量计费。

    如果云数据库具备了无服务器架构的能力并可支持依赖于数据库Serverless类的应用,则该数据库就可称为ServerlessDB。而云数据库在构建Serverless能力时,应具备如下特性。

    • 单一职责:该云数据库的业务是独立的,负责的团队是自主的。云数据库负责单一的服务且该服务处于核心领域。该云数据库具有高内聚、低耦合、与其他系统和领域有明确边界的特点。

    • 轻量级通信:云数据间的通信应该简单、轻量,且与语言和平台无关。

    • 独立性:该云数据库应是独立开发、独立测试和独立部署的。

    图6-1显示了AWS的Aurora的Serverless能力。

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    ▲图6-1 Aurora数据库具备有Serverless的能力

    在应用层,形式上Aurora可以通过函数或事件的方式接入服务平台。如AWS的API接口会触发AWS的Lambda函数或者无服务器函数,这些函数再从数据库表中获取数据流,返回应用时数据的格式是固定的。不同云计算厂家有不同的设计方案, 但使用的思想是类似的。

    关于作者:李海翔(网名:那海蓝蓝),腾讯金融云数据库首席研究员,腾讯T14级专家,腾讯TDSQL分布式数据库首席架构师。中国人民大学、北京林业大学特聘硕士导师,CCF数据库专委会委员,DTCC(中国数据库技术大会)专家委员会委员,北京市科技进步一等奖得主。申请和获得授权的专利多达70余项,在VLDB等数据库大会上发表论文若干篇,参与了多个国家863重大专项、核高基、工信部、科技部等的项目。

    本文摘编自《分布式数据库原理、架构与实践》,经出版方授权发布。

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    《分布式数据库原理、架构与实践》

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    推荐语:腾讯T14级别专家、腾讯金融云数据库首席研究员、腾讯TDSQL首席架构师执笔,从原理、架构、案例三个维度深度剖析分布式数据库。

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  • 云计算与数据库

    2011-10-17 20:29:38
    讲述云计算与数据库关系;讲述云计算与数据库关系讲述云计算与数据库关系
  • 云计算到云数据库

    2018-01-24 13:54:26
    openstack介绍:包含基于openstack的核心服务构建;框架及API等。
  • 雾计算和边缘计算FEC(Fog and Edge Computing)通过填补云和物的差距以提供服务连续性来完成物联网中的云计算。本文将描述FEC的优势并讨论它如何实现这些优势。两者的结合...

    雾计算和边缘计算FEC(Fog and Edge Computing)通过填补云和物的差距以提供服务连续性来完成物联网中的云计算。本文将描述FEC的优势并讨论它如何实现这些优势。

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    两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说,这两种技术都处于发展阶段,但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

    那么,我们可以说大数据与云计算完美结合吗?好吧,有数据点支持它。除此之外,还需要处理一些实时挑战。

    01

    大数据与云计算的关系

    大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。此外,许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入,同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件,但大数据有助于业务决策。

    让我们从这两种技术的基本概述开始!

    02

    大数据与云计算

    大数据处理大量的结构化,半结构化或非结构化数据,以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面,通过5V来描述

    • 数量–数据量

    • 种类–不同类型的数据

    • 速度–系统中的数据流率

    • 价值 –基于其中包含的信息的数据价值

    • 准确性 –数据保密性和可用性

    云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务,这些服务概述如下:

    • 基础架构即服务(IAAS)

    在这里,服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

    • 平台即服务(PAAS)

    在此服务中,Cloud提供程序提供了诸如对象存储,运行时,排队,数据库等资源。但是,与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

    • 软件即服务(SAAS)

    此服务是最便捷的服务,它提供所有必要的设置和基础结构,并为平台和基础结构提供IaaS。

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    大数据与云计算的关系模型

    03

    云计算在大数据中的作用

    大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类:

    • IAAS在公共云中

    IaaS是一种经济高效的解决方案,利用此云服务,大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言,这是一种非常经济高效的解决方案。

    • 私有云中的PAAS

    PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此,它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求,而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。

    • 混合云中的SAAS

    如今,分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下,SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。

    04

    大数据与云计算有何关系?

    因此,从以上描述中,我们可以看到,Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性,从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时,大数据需求是相同的。

    云中的大数据分析有多个好处。

    • 改进分析

    随着云技术的进步,大数据分析变得更加完善,从而带来了更好的结果。因此,公司倾向于在云中执行大数据分析。此外,云有助于整合来自众多来源的数据。

    • 简化的基础架构

    大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作,因为数据量大,速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构,我们可以根据当时的需求进行扩展,因此管理工作负载很容易。

    • 降低成本

    大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面,Apache降低了大数据的许可成本,该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此,大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。

    • 安全与隐私

    数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外,当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时,这成为主要的问题。另一方面,像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序,它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此,如今,系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外,它还利用了可扩展的分布式处理。

    除此之外,云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议(SLA),以获得他们之间的信任。如果需要,提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性:

    1. 保护大数据免受高级威胁。

    2. 云服务提供商如何维护存储和数据。

    有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

    • 数据

    • 容量

    • 可扩展性

    • 安全

    • 隐私

    • 数据存储的可用性和数据增长

    另一方面,在许多组织中,大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。

    • 虚拟化

    基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势,这些优势在物理基础架构上是无法访问的,但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合,这使IT基础架构和相关应用程序更加动态,更具消耗性和模块化。因此,大数据和云计算项目严重依赖虚拟化。

    文章原载于  边缘计算社区

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    大数据是指无法在一定时间内使用常规工具进行抓取、管理和处理的数据集合,其特征有“三个V”,主要体现在体量(Volume)大数据类型多样(Variety)速度(Velocity)要求高等方面。

     

     

     

     

    “大数据”首先是指数据量非常庞大,一般在10TB规模左右,在日常的应用中,把多个来源于不同系统的数据集中统一地放在一起,形成更庞大数据量的情况也屡见不鲜。

     

    其次是指数据类型特别多,随着科技的发展,创造数据的主体由企业逐步转向个体,个体创造的数据大多是文档、图片、音频、视频等,多为非结构化数据;同时,大多数企业的办公自动化需要通过网络得以实现,由此产生的数据大多也是非结构化的。因此,我们要处理的数据来源于不同的系统和数据源,数据类型和数据格式更为复杂,已不再局限于结构化的数据,而是半结构化和非结构化数据的混合体。

     

    第三是要求非常高的数据处理速度,尽管要处理的数据量异常庞大,也必须对如此庞大的数据量做到实时处理。

     

     

     

     

    云计算和大数据的关系

     

     

     

     

    本质上讲,云计算强调的是计算能力;而大数据强调的是处理、计算的对象。二者并不是孤立存在的,而是相互关联的。

     

     

    云计算中的重要组成部分既是基础设施还是存储设备;大数据提供给用户的服务需要对数据进行处理,主要落脚在对数据的加工上。因此,云计算与大数据两者密不可分。

     

    云计算的存储和计算能力以及分布式结构,都为大数据的商业模式提供了实现的可能。“大数据”要求能够处理几乎所有类型的海量数据,例如文档、图片、视频、音频、微博、电子邮件等,而且要求处理的速度非常高,几乎实时。因为这些大量数据的计算需要面向最普通的用户,所以必须是廉价的,因此其所应用的基础硬件设施都要求低成本。而云计算提供了这些价格低廉的基础设施,使用户能够按照需求获得相应的服务,云计算的分配机制满足了大数据系统中海量、多种类型数据的存储和计算要求,使大数据的实现成为可能。

     

    现如今,大多数大型业务系统例如:银行系统、电子商务系统等,使用的数据库仍然是传统的关系型数据库系统,例如:SQL Server、Oracle系统等。云计算模式进入这些大型业务的数据管理系统以后,以前基于传统关系型数据库所提供的服务,将被全新模式的云计算数据库所替代。云计算数据库提供了强大的海量数据存储功能和在线处理数据的能力。

     

     

     

     

    有孚网络能够为大数据的应用做什么?

     

     

     

     

    有孚网络凭借着以北京、上海、深圳为中心,涵盖京津冀、长三角、粤港澳大湾区等重要热点区域的数据中心布局,能够满足大数据超大规模数据的存储需求。分布式结构自带良好的扩展性,能够轻松处理PB级存储,scale-out存储架构能够对整体性能进行提高,实现高效扩容,能够有效解决大数据带来的海量数据的存储和高速计算的问题。

     

    算力是分析和解读数据背后隐含信息的关键,为解决大数据在算力方面的痛点,依托于自建的数据中心,有孚专有云能够提供比传统架构高数十倍计算性能。同时结合有孚AI 和大数据应用,既能实现较高的计算处理性能,又在能效比、内存支持,以及CPU本身的架构上具有很大的优势,满足大数据应用中对计算能力的要求。

     

     

     

    在科技发展日新月异的时代,大数据将进入到人们生活的方方面面,并催生众多产业的兴起和发展,有孚网络将持续为大数据的发展和应用贡献力量。

     

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  • 云计算与大数据之间的关系

    千次阅读 2018-11-30 10:56:01
    云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,它都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户...
  • 第9章 云计算与大数据 9.1 概述 9.1.1大数据的概念 9.1.2大数据发展概况 9.1.3大数据发展趋势 9.1.4云计算与大数据的关系 9.2大数据的应用 9.2.1大数据产业链 9.2.2大数据核心技术 9.2.3 大数据应用领域 9.1 概述 ...
  • 行业分类-设备装置-基于云计算平台的本地关系数据库节点调度方法和装置
  • 云计算介绍 云计算是一种新兴的基于互联网的商业计算...云计算与物联网的关系_云计算和物联网的优势 1.云计算的原理 云计算的基本原理是,通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企...
  • 计算思维+虚拟现实+云计算+物联网+大数据+区块链+算法+非关系数据库知识汇总,适合学习计算机人士学习、大学生学习,内容详细,4万字助你学习一战成名!!!
  • 云计算与虚拟化的关系是什么?

    千次阅读 2018-12-20 15:53:45
    2、可以理解为云计算包含虚拟化,如Cloudview云计算操作系统,之所以容易混淆虚拟机和云计算,是因为虚拟机确实在云计算中太普遍了,它是云计算中最活跃的主体,也是核心之一,很多服务都是围绕着虚拟机提供服务。...
  • 这里还隐藏了一个词——“计算”(Computing),因为云原生本质上是一种与云计算(Cloud Computing)相同的计算方式,因此通常我们在说云原生的时候,实际上是暗指云原生计算(Cloud Native Computing)。...
  • 云计算环境下关系数据库的思考

    千次阅读 2011-10-28 23:00:39
    不仅要思考一个问题,显然,NOSQL在很多方面还不能完全取代传统的关系数据库RDBMS,现有的基于关系数据库的应用要移植到云计算环境中,是改变程序适应NOSQL数据库,还是改造现有的关系数据库以适应云计算环境?...
  • 云计算的1024种玩法】三.云端轻松构建部署PostgreSQL数据库一.远程连接云服务器1....PostgreSQL是一种对象-关系数据库管理系统,是完全的事务安全性数据库,完整地支持外键、联合、视图、触发器
  • 云计算与开源有什么关系?如何学好云计算技术?作为一种“一切皆服务”的全新IT提供模式,云计算已经开源变得密不可分,开源日渐成为云计算技术的主流。有很多同学对云计算与开源之间的关系似懂非懂,接下来就给...
  • 如今,两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是,大数据只涉及处理海量数据,而云计算则涉及基础架构。但是,大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如,亚马逊的...

空空如也

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