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  • 由于云计算会引起操作模式的许多变化,所以企业在是否采用的问题上保持谨慎很正常的。 在数据从内部服务器迁移到云中之后,其遭受危害的问题似乎更严重了,而且数据访问也移动化了。当然,公司和IT部门正努力...

    对安全的担心是许多企业不愿意“迈向云端”的重要原因。由于云计算会引起操作模式的许多变化,所以企业在是否采用云的问题上保持谨慎是很正常的。

    在数据从内部服务器迁移到云中之后,其遭受危害的问题似乎更严重了,而且数据访问也移动化了。当然,公司和IT部门正努力减少云中数据的安全威胁。

    1、知道数据在什么地方。

    如果不知道数据在哪里,怎么保障其安全?当然,防火墙和入侵检测和防御可以防止多数入侵者,数据加密也可以使数据更安全,但在你终止了服务时或在云供应商倒闭时,你能否知道数据存在于什么地方?能够指向一台机器并说出你的数据就在这台计算机上,这对于保证云中数据安全性很有益处。专用硬件是使云计算服务能够符合最严格的安全准则的一个关键。

    2、经常备份数据。

    关于云计算,最容易被人忽视的一个方面是同时也是加强数据控制最简单的一个方法是:不管发生什么,你都拥有数据的安全备份。拥有数据的完整备份不仅有助于保障数据安全,更主要的是使人安心。

    3、要保证服务器或数据中心重视安全问题。

    通过知道数据位于哪台服务器或哪个数据中心,企业就可以探测和调查其已经部署的所有可行的安全方法。企业可以看看其安全机制是否符合权威的安全认证。如果服务器或数据中心能够提供可管理的服务,这也可以给企业增加很多好处和专门技术,从而使应用程序、数据、业务等更富有灵活性。例如,可管理的防火墙和可管理的入侵检测等往往是由信誉良好的数据中心或云供应商等提供的,这种可管理的服务能够为可管理的服务器增加安全措施。

    4、从其它客户得到参考意见。

    企业存在疑问时,不妨问一下云供应商的其它客户意见,特别是那些要求严格安全措施的客户。例如,不妨问一下保险公司的意见。虽然参考他人的意见不能保证什么,但是如果使用相同供应商的其它公司和贵公司拥有类似的安全目标,这种参考就很有益处了。一定要尽可能地直接联系这些客户,看看这些公司使用云服务在做什么,看看他们采取了哪些安全措施。

    5、反复测试

    不要假设哪些是安全的。云中数据是否安全的唯一方法是测试。对于拥有高度敏感数据的公司来说,雇佣一位熟练的道德黑客测试自己的安全状况是很重要的。漏洞扫描和评估无论在云中还是云外都至关重要。须知,如果你可以找到一种非授权访问数据的方法,别人也能。
       人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,有兴趣的朋友,可以查阅多智时代,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据的安全底线是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-14174-1.html
    大数据时代下,如何加强信息数据安全
    http://www.duozhishidai.com/article-13343-1.html
    保持云数据安全,主要有十种方法?
    http://www.duozhishidai.com/article-4163-1.html

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  • 数据库管理与数据迁移 我经常被那些迁移的企业所吸引,他们没有将数据现代化视为其迁移策略的一部分。 我知道为什么:钱。 但是,如果不进行数据现代化作为迁移到的一部分,则会比您认为节省的成本高得多。 ...

    云数据库管理与数据迁移

    我经常被那些迁移云的企业所吸引,他们没有将数据现代化视为其云迁移策略的一部分。 我知道为什么:钱。 但是,如果不进行数据现代化作为迁移到云的一部分,则会比您认为节省的成本高得多。

    在您的云计算工作中,数据应该是一流的公民。 尽管要考虑的有关云迁移的事情越来越多,但不要让数据掉入雷达。 您所做的任何改进的投资回报率都是20倍,请相信我。

    [使用云中的数据需要新的思维。 InfoWorld向您展示了方式: Cosmos DB如何确保全局云中的数据一致性 | 通过InfoWorld的Cloud Computing Report新闻时事通讯来了解云 ]

    这是要考虑的三件事。

    1.查看专用数据库的效率

    无论您是在谈论区块链数据库,内存数据库,分布式数据库还是数据湖,都有专门为特定目的而构建的专用数据库 ,它们可能更适合您的应用程序。

    至少在迁移之前先提出问题。 由于许多企业使用相同的旧企业关系数据库,要求的许可费用越来越高,因此, 迁移到专用数据库不仅会增加功能和优化,而且在云中可能会便宜得多。

    2.考虑修改模型和结构

    大多数数据库设计得不好,许多组织只是在挑选那些糟糕的设计并将其重新放置到云中。 而且,他们没有考虑其他数据库模型,例如对象数据库和图形数据库 迁移到云是查看其他数据库模型的好时机。

    但是,几乎必须执行的操作是修改现有结构中的所有缺陷。 这意味着需要修改数据库,使其与业务最相似。 今天的大多数数据库都不这样做,因为多年来业务发生了变化,但是数据库却没有。

    3.查找并删除冗余

    您的数据库中有多少版本的客户数据? 库存数据如何? 超过一个? 超过20? 令人遗憾的是,这很正常,因此,迁移到云中是消除数据库冗余并提供数据真相的唯一时机。

    翻译自: https://www.infoworld.com/article/3331912/moving-to-the-cloud-3-critical-data-efforts-you-must-make.html

    云数据库管理与数据迁移

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  • 云计算与大数据安全分论坛政务信息系统迁移安全风险与应对建议.ppt
  • 小编最近在上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨。一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼。MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来。 Java-JDBC通信原理 JDBC与数据库...
    摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来。

    小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨。一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼。MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来。

    Java-JDBC通信原理

    JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示。Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM

    JDBC读取数据的三种模式

    方式1:使用JDBC默认参数读取数据

    主要分为以下几步:

    1)Mysql Server通过OuputStream 向 Socket Server 本地Kennel Buffer 写入数据,这里是一次内存拷贝。

    2)当Socket Server 本地Kennel Buffer 有数据,就会通过TCP链路把数据传输到Socket Client 所在机器的Kennel Buffer。

    3)JDBC 所在JVM利用InputSream读取本地Kennel Buffer 数据到JVM内存,没有数据时,则读取被阻塞。

    接下来就是不断重复1,2,3的过程。问题是,Socket Client 端的JVM在默认模式下读取Kennel Buffer是没有考虑本机内存大小的,有多少读多少。如果数据太大,就会造成FULL GC,紧接着内存溢出。

    参考 JDBC API docs,默认模式 Java demo 代码如下

    public static Connection getConnection() throws SQLException {
        Properties connectionProps = new Properties();
        connectionProps.put("user", this.userName);
        connectionProps.put("password", this.password);
        Connection conn = DriverManager.getConnection(
                       "jdbc:" + this.dbms + "://" + "127.0.0.1:3306",
                        connectionProps);
        return conn;
    }
    
    public static void viewTable(Connection con) throws SQLException {
        String query = "select COF_NAME, SUP_ID, PRICE, SALES, TOTAL from COFFEES";
        Connection conn = getConnection();
        try (Statement stmt = conn.createStatement()) {
          ResultSet rs = stmt.executeQuery(query);
          while (rs.next()) {
            // ...
          }
        } catch (SQLException e) {
          JDBCTutorialUtilities.printSQLException(e);
        }
    }

    方式2:游标查询

    为了解决方式1爆内存的问题,JDBC提供了一个游标参数,在建立jdbc连接时加上 useCursorFetch=true。设置游标后,JDBC 每次会告诉Server端每次抽取的数据量,避免爆内存。通信过程如下图所示。

    方式2游标查询虽然解决了内存溢出的问题,方式2极大的依赖网络质量。当网络时延增大,假设每次通信增加10ms,10万次通信就会多出1000s。这里仅仅是每次发请求的RT,TCP每次发送报文,都要求反馈ACK保证数据可靠性。client每取100行(请求行数可配置),就会有多次通信,进一步放大时延增加导致的效率问题。此外,游标查询下,Mysql无法预知查询的结束时延,为了应对自身的DML操作会在本地建立一个临时空间存放要抽取的数据。因此,游标查询时会有以下几个现象发生,

    1. IOPS飙升,Mysql将数据写入到临时空间,数据传输时从临时空间读取数据,这都会引发大量IO操作。
    2. 磁盘空间飙升,临时空间生命周期存在于整个JDBC读取阶段,直到客户端发起Result.close()时才会被Mysql回收。
    3. CPU和内存有一定比例上升。

    有关游标查询的原理可参考博客MySQL JDBC StreamResult通信原理浅析以及JDBC源码,本文不在赘述。

    参考 JDBC API docs,游标模式 Java demo 代码如下

     public static Connection getConnection() throws SQLException {
        Properties connectionProps = new Properties();
        connectionProps.put("user", this.userName);
        connectionProps.put("password", this.password);
        Connection conn = DriverManager.getConnection(
                       "jdbc:" + this.dbms + "://" + "127.0.0.1:3306?"
                       +"useCursorFetch=true",
                        connectionProps);
        return conn;
    }
    
    public static void viewTable(Connection con) throws SQLException {
        String query = "select COF_NAME, SUP_ID, PRICE, SALES, TOTAL from COFFEES";
        Connection conn = getConnection();
        try (PrepareStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {
          stmt.setFetchSize(100);
          ResultSet rs = stmt.executeQuery();
          while (rs.next()) {
            // ...
          }
        } catch (SQLException e) {
          JDBCTutorialUtilities.printSQLException(e);
        }
    }

    方式3: Stream读取数据

    方式1会导致JVM内存溢出,方式2虽然不会FULL GC但是通信效率较低,而且也会导致Mysql服务端IOPS飙升,消耗磁盘空间等问题。因此,我们介绍Stream读取数据 ,流式需要在读取Result前设置

    statement.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE)

    方式3在通信前不会做任何Server-Cient的交互操作,避免通信效率低下。服务端准备好数据写入Server的Kennel Buffer中,这些数据通过TCP链路传输到Client的Kennel Buffer中,紧接着client端inputStream.read()方法被唤醒去读取数据,与方式1不同,client每次只会读取一个package大小的数据,如果一个package不满一行则会再读取一个package。当client消费数据的速度不及数据传输速率时,client端kennel区的数据就会被堆满,紧接着Server端的kennel数据也会堆满进而阻塞了OuputStream。这样,JDBC在Stream模式下就像一个水管连接两个蓄水池,Client和Server达到一个平衡。

    对 于JDBC客户端,由于每次都是从kennel读取数据,效率会比方式2高很多,每次读取一小部分数据也不会导致JVM内存溢出。对于服务端,Mysql每次都是往kennel写数据,无需建立临时空间,不涉及IO读取,服务端压力也变小了。当然,方式3也有自己的问题,例如Stream流式时无法cancel,cancel不阻塞等等。

    参考 JDBC API docs,网上很多教程需要设置useCursorFetch=true,ResultSet.FETCH_REVERSE等,其实小编研究完JDBC驱动源码后发现,只需要设fetchSize=Integer. MIN_VALUE,其他配置均和默认配置保持一致即可。游标模式 Java demo 代码如下,

     public static Connection getConnection() throws SQLException {
        Properties connectionProps = new Properties();
        connectionProps.put("user", this.userName);
        connectionProps.put("password", this.password);
        Connection conn = DriverManager.getConnection(
                       "jdbc:" + this.dbms + "://" + "127.0.0.1:3306",
                        connectionProps);
        return conn;
    }
    
    public static void viewTable(Connection con) throws SQLException {
        String query = "select COF_NAME, SUP_ID, PRICE, SALES, TOTAL from COFFEES";
        Connection conn = getConnection();
        try (PrepareStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {
          statement.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE)
          ResultSet rs = stmt.executeQuery();
          while (rs.next()) {
            // ...
          }
        } catch (SQLException e) {
          JDBCTutorialUtilities.printSQLException(e);
        }
    }

    云数据迁移服务在三种模式下的调优

    云数据迁移服务(Cloud Data Migration, CDM)是华为云上一个迁移工具,详见CDM官网,小编则通过CDM介绍如何切换三种模式抽取数据。CDM默认使用的是方式3,流式抽取数据,如果需要切换方式1,方式2需额外配置。

    配置方式1:默认读取

    新建Mysql连接器,建立方法详见官网,在高级属性中增加useCursorFetch=false和adopt.stream=false

    配置方式2:游标查询

    编辑Mysql连接器,在高级属性中增加useCursorFetch=true和adopt.stream=false。游标查询的大小可通过界面上的Fetch Size调整,默认1000。

    配置方式3:流式

    CDM默认走的流式,无需额外配置。注意Stream模式下,界面上的`Fetch Size`是不起作用的,原因参考上一节。

    性能对比

    新建Mysql2Hive的CDM迁移作业,源表101个字段,100万行数据,配置如下

    方式1:写入100万行数据耗时1m22s

    方式2:同样写入100万行,调整fetchSzie分别为1,10,100,100,最低耗时2m1s

    方式3:同样写入100万行,耗时1m5s

    小编还测试了100万的小表,明显方式1和方式3的速率要远远高于方式2,另外小编还测试了1000万的大表,方式1爆内存,方式2正常迁移但耗时20分钟以上,而方式3仍然可以在15分钟内跑完。

    本文分享自华为云社区《从云数据迁移服务看MySQL大表抽取模式》,原文作者:Leef724。

     

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  • 小编最近在上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨。一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼。MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来。Java-JDBC通信原理JDBC与数据库之间...

    摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来。

    小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨。一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼。MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来。

    Java-JDBC通信原理

    JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示。Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM

    74e679ec80e77554bf8def571749abb9.png

    JDBC读取数据的三种模式

    方式1:使用JDBC默认参数读取数据

    主要分为以下几步:

    1)Mysql Server通过OuputStream 向 Socket Server 本地Kennel Buffer 写入数据,这里是一次内存拷贝。

    2)当Socket Server 本地Kennel Buffer 有数据,就会通过TCP链路把数据传输到Socket Client 所在机器的Kennel Buffer。

    3)JDBC 所在JVM利用InputSream读取本地Kennel Buffer 数据到JVM内存,没有数据时,则读取被阻塞。

    接下来就是不断重复1,2,3的过程。问题是,Socket Client 端的JVM在默认模式下读取Kennel Buffer是没有考虑本机内存大小的,有多少读多少。如果数据太大,就会造成FULL GC,紧接着内存溢出。

    参考 JDBC API docs,默认模式 Java demo 代码如下

    public static Connection getConnection() throws SQLException {

    Properties connectionProps = new Properties();

    connectionProps.put("user", this.userName);

    connectionProps.put("password", this.password);

    Connection conn = DriverManager.getConnection(

    "jdbc:" + this.dbms + "://" + "127.0.0.1:3306",

    connectionProps);

    return conn;

    }

    public static void viewTable(Connection con) throws SQLException {

    String query = "select COF_NAME, SUP_ID, PRICE, SALES, TOTAL from COFFEES";

    Connection conn = getConnection();

    try (Statement stmt = conn.createStatement()) {

    ResultSet rs = stmt.executeQuery(query);

    while (rs.next()) {

    // ...

    }

    } catch (SQLException e) {

    JDBCTutorialUtilities.printSQLException(e);

    }

    }

    方式2:游标查询

    为了解决方式1爆内存的问题,JDBC提供了一个游标参数,在建立jdbc连接时加上 useCursorFetch=true。设置游标后,JDBC 每次会告诉Server端每次抽取的数据量,避免爆内存。通信过程如下图所示。

    a0f6a022db071198564a746c60f808be.png

    方式2游标查询虽然解决了内存溢出的问题,方式2极大的依赖网络质量。当网络时延增大,假设每次通信增加10ms,10万次通信就会多出1000s。这里仅仅是每次发请求的RT,TCP每次发送报文,都要求反馈ACK保证数据可靠性。client每取100行(请求行数可配置),就会有多次通信,进一步放大时延增加导致的效率问题。此外,游标查询下,Mysql无法预知查询的结束时延,为了应对自身的DML操作会在本地建立一个临时空间存放要抽取的数据。因此,游标查询时会有以下几个现象发生,

    IOPS飙升,Mysql将数据写入到临时空间,数据传输时从临时空间读取数据,这都会引发大量IO操作。

    磁盘空间飙升,临时空间生命周期存在于整个JDBC读取阶段,直到客户端发起Result.close()时才会被Mysql回收。

    CPU和内存有一定比例上升。

    有关游标查询的原理可参考博客MySQL JDBC StreamResult通信原理浅析以及JDBC源码,本文不在赘述。

    参考 JDBC API docs,游标模式 Java demo 代码如下

    public static Connection getConnection() throws SQLException {

    Properties connectionProps = new Properties();

    connectionProps.put("user", this.userName);

    connectionProps.put("password", this.password);

    Connection conn = DriverManager.getConnection(

    "jdbc:" + this.dbms + "://" + "127.0.0.1:3306?"

    +"useCursorFetch=true",

    connectionProps);

    return conn;

    }

    public static void viewTable(Connection con) throws SQLException {

    String query = "select COF_NAME, SUP_ID, PRICE, SALES, TOTAL from COFFEES";

    Connection conn = getConnection();

    try (PrepareStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {

    stmt.setFetchSize(100);

    ResultSet rs = stmt.executeQuery();

    while (rs.next()) {

    // ...

    }

    } catch (SQLException e) {

    JDBCTutorialUtilities.printSQLException(e);

    }

    }

    方式3: Stream读取数据

    方式1会导致JVM内存溢出,方式2虽然不会FULL GC但是通信效率较低,而且也会导致Mysql服务端IOPS飙升,消耗磁盘空间等问题。因此,我们介绍Stream读取数据 ,流式需要在读取Result前设置

    statement.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE)

    方式3在通信前不会做任何Server-Cient的交互操作,避免通信效率低下。服务端准备好数据写入Server的Kennel Buffer中,这些数据通过TCP链路传输到Client的Kennel Buffer中,紧接着client端inputStream.read()方法被唤醒去读取数据,与方式1不同,client每次只会读取一个package大小的数据,如果一个package不满一行则会再读取一个package。当client消费数据的速度不及数据传输速率时,client端kennel区的数据就会被堆满,紧接着Server端的kennel数据也会堆满进而阻塞了OuputStream。这样,JDBC在Stream模式下就像一个水管连接两个蓄水池,Client和Server达到一个平衡。

    对 于JDBC客户端,由于每次都是从kennel读取数据,效率会比方式2高很多,每次读取一小部分数据也不会导致JVM内存溢出。对于服务端,Mysql每次都是往kennel写数据,无需建立临时空间,不涉及IO读取,服务端压力也变小了。当然,方式3也有自己的问题,例如Stream流式时无法cancel,cancel不阻塞等等。

    参考 JDBC API docs,网上很多教程需要设置useCursorFetch=true,ResultSet.FETCH_REVERSE等,其实小编研究完JDBC驱动源码后发现,只需要设fetchSize=Integer. MIN_VALUE,其他配置均和默认配置保持一致即可。游标模式 Java demo 代码如下,

    public static Connection getConnection() throws SQLException {

    Properties connectionProps = new Properties();

    connectionProps.put("user", this.userName);

    connectionProps.put("password", this.password);

    Connection conn = DriverManager.getConnection(

    "jdbc:" + this.dbms + "://" + "127.0.0.1:3306",

    connectionProps);

    return conn;

    }

    public static void viewTable(Connection con) throws SQLException {

    String query = "select COF_NAME, SUP_ID, PRICE, SALES, TOTAL from COFFEES";

    Connection conn = getConnection();

    try (PrepareStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {

    statement.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE)

    ResultSet rs = stmt.executeQuery();

    while (rs.next()) {

    // ...

    }

    } catch (SQLException e) {

    JDBCTutorialUtilities.printSQLException(e);

    }

    }

    云数据迁移服务在三种模式下的调优

    云数据迁移服务(Cloud Data Migration, CDM)是华为云上一个迁移工具, 详见CDM官网, 小编则通过CDM介绍如何切换三种模式抽取数据。CDM默认使用的是方式3,流式抽取数据,如果需要切换方式1,方式2需额外配置。

    配置方式1:默认读取

    新建Mysql连接器,建立方法详见官网,在高级属性中增加useCursorFetch=false和adopt.stream=false

    4343d51af71762e6bff1ecad3d7f2921.png

    配置方式2:游标查询

    编辑Mysql连接器,在高级属性中增加useCursorFetch=true和adopt.stream=false。游标查询的大小可通过界面上的Fetch Size调整,默认1000。

    1cb0691968b7c5642231e1c146fda63e.png

    配置方式3:流式

    CDM默认走的流式,无需额外配置。注意Stream模式下,界面上的`Fetch Size`是不起作用的,原因参考上一节。

    性能对比

    新建Mysql2Hive的CDM迁移作业,源表101个字段,100万行数据,配置如下

    4df220568168fab1fae55ef3a5832469.png

    7516092287ff858269fad1757eb0135e.png

    方式1:写入100万行数据耗时1m22s

    b6499b086705947906824616e3532e4e.png

    方式2:同样写入100万行,调整fetchSzie分别为1,10,100,100,最低耗时2m1s

    a324f0c7e479e8eb0fae7a4d71086966.png

    方式3:同样写入100万行,耗时1m5s

    a84f17a44474a4a61634b30cc34c1c14.png

    小编还测试了100万的小表,明显方式1和方式3的速率要远远高于方式2,另外小编还测试了1000万的大表,方式1爆内存,方式2正常迁移但耗时20分钟以上,而方式3仍然可以在15分钟内跑完。

    本文分享自华为云社区《从云数据迁移服务看MySQL大表抽取模式》,原文作者:Leef724。

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  • 小编最近在上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨。一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼。MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来。1.1 Java-JDBC通信原理JDBC与数据库...
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  • 数据云迁移方便吗

    2015-01-09 15:32:45
    对于大多数人来说搬家一直都一件很麻烦的事,以致于平时都不太敢买太多的东西。...它有哪些方面吸引着用户必须进行云数据迁移工作? 自云技术出现以来,基于云的计算解决方案的流行度就一直有增无减。这类解决...
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  • 对于当前几乎所有行业的各种...对于这一在全球范围内的各行各业都在掀起的从企业内部部署的IT迁移到基于云服务的IT的趋势,实在没有什么神秘的。作为一款平台,云服务为那些依赖于信息技术来运行他们的企业业务,并在
  • 随着业务和应用程序超出现有IT基础架构,数据中心迁移是不可避免的。公司可能需要迁移以增加容量或推出新功能和服务。您的IT基础架构要求可能会随时间变化,并且您可能会考虑服务器托管,从私有迁移到其他解决...
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  • 什么是主机迁移服务

    千次阅读 2019-05-31 13:18:03
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  • DataX在数据迁移中的应用

    千次阅读 2021-02-07 10:24:09
    简介: DataX在数据迁移中的应用 1. DataX定义 首先简单介绍下datax是什么。 DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、...

空空如也

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