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COS on CDC,新一代计算大会邀您来解密

计算发展十余年,计算方式在不断的创新与变革。如今,计算已经从中心化计算方式,逐渐演进为分布式计算方式,下一代计算应运而生。 5月28日,《数启创新 触未来! 下一代计算大会》将于北京隆重召开。 腾讯存储首席解决方案架构师——王登宇老师将出席大会,并发表主题为“COS on CDC:如何将公有存储延伸到本地机房”的演讲。 当前,企业广泛采用公有存储来满足海量数据安全、低成本的存储需求,不过,仍然有很多行业和应用需要同时在本地存储和处理数据。 在此需求下,腾讯推出了COS on CDC,将公有对象存储延伸到客户机房,提供了、边、端无处不在的存储服务。 扫描下方海报中的二维码,即可参与报名,快来观看吧~ 640.png

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Flink CDC 在大健仓的实践

摘要:本文整理自大健仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。 二、现今内部落地的业务场景 2018 年之前,大健仓数据同步的方式为:通过多数据应用定时同步系统之间的数据。 实时数仓:希望通过 Flink CDC 以支持更多实时数仓的业务场景,借助 Flink 强大的计算能力做一些数据库的物化视图。 将计算从 DB 里解脱出来,通过 Flink 的外部计算再重新写回数据库,以加速平台应用的报表、统计、分析等实时应用场景。 Q9 通过 CDC 同步后两个端的数据质量如何监控,如何比对? 目前只能通过定时抽样来做数据质量的检查,数据质量问题一直是业内比较棘手的问题。 Q10 大健仓用的什么调度系统?

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    基于流计算 Oceanus(Flink) CDC 做好数据集成场景

    笔者认为这种优势主要来源有: 1.架构的先进行 2.集合了当下主流热门的技术优势 我们以腾讯上全托管流计算 Oceanus(Oceanus 是上基于 Apache Flink 构建的高性能企业级实时大数据分析平台 ,并且采用的是原生容器化部署模式) 为例来阐述一下 Flink CDC 方案的优越性。 场景和最佳实践 在场景和最佳实践方面,这里引用一下+ 社区 腾讯计算 Oceanus 专栏文章 。这里可以找到关于 CDC的当下热门的应用场景和最佳实践,而且定时更新,极具参考价值。 同时希望大家多关注+ 社区 腾讯计算 Oceanus,多多交流,相互学习,共同进步。 流计算 Oceanus 限量秒杀专享活动火爆进行中↓↓ 点击文末「阅读原文」,了解腾讯计算 Oceanus 更多信息~ 腾讯大数据 长按二维码 关注我们

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    腾讯 Oceanus 在 MySQL CDC Connector 的核心优化

    引言Apache Flink 作为流计算引擎,需要持续从上游接收数据流,并向下游输出最新的计算结果。 Flink CDC Connectors 作为 Flink 生态的当红明星,切切实实的抓住了实时数据同步(ETL)的痛点,因此广受欢迎。 同时我们还发现,分片的划分不一定非要一次性完成,我们完全可以运行时动态计算 Split 信息,免去大量的内存占用开销。顺着这个思路,我们完成了 JobManager 分片划分策略的优化。 我们已经将这个特性回馈到开源社区,新版的 CDC Connector 自带该优化。 总结与预告本文从运行图优化、JobManager 内存优化、TaskManager CPU 执行效率优化等几个维度,讲解了腾讯 Oceanus 对 MySQL CDC Connector 做的一些核心优化点

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    基于流计算 Oceanus Flink CDC 做好数据集成场景

    首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算,需要将数据从孤立的数据源中采集出来,汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。 笔者认为这种优势主要来源有: 1.架构的先进行 2.集合了当下主流热门的技术优势 我们以腾讯上全托管流计算 Oceanus(Oceanus 是上基于 Apache Flink 构建的高性能企业级实时大数据分析平台 ,并且采用的是原生容器化部署模式) 为例来阐述一下 Flink CDC 方案的优越性。 场景和最佳实践 在场景和最佳实践方面,这里引用一下+ 社区 腾讯计算 Oceanus 专栏文章 。 这里可以找到关于 CDC 的当下热门的应用场景和最佳实践,而且定时更新,极具参考价值。 同时希望大家多关注+ 社区 腾讯计算 Oceanus,多多交流,相互学习,共同进步。

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    计算

    1:什么是计算计算是一种按量付费的模式!计算的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用计算 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器计算资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化,通过模拟计算机的硬件,来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    nfv与计算_计算必学知识

    一 .计算 1.Saas软件即服务 SaaS的实例: MicrosoftOfficeOnline(WordOnline,ExcelOnline等)服务,无需在本机安装,打开浏览器,注册账号,可以随时随地通过网络进行软件编辑 基础设施层面 iaas的实例 : VMware 提供成熟的虚拟机及虚拟机管理软件,是业界最大的虚拟化软件提供商 OpenStack提供一个开源的软件解决方案,能够管理KVM VMware等虚拟机 3.计算应用 Google也允许第三方在Google的计算中通过Google App Engine,基于所提供的接口运行大型并行应用程序。 二 . 计算的定义 NIST: 计算是一种能够通过网络随时随地以便利的、按需付费的方式获取计算资源(包括网络、服务器、存储、应用和服务等)并提高其可用性的模式,这些资源来自一个共享的、可配置的资源池,并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放 IT业分布式计算技术并未考虑电信业务处理数据包小、高并发特性的特点,用现有的分布式计算,直接用于电信领域不能满足业务要求高性能、高可靠性的要求 分布式计算技术需针对电信领域的场景、业务特征专门优化之后,

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    鱼与熊掌可以兼得,腾讯推出COS on CDC对象存储服务

    01 前言 在计算时代,各个企业的信息基础设施都在进行化转型,一时间,似乎万物皆可上。但是在上过程中,有不少客户遇到过这样的问题:有部分数据出于合规需求,需要在本地存储与处理,怎么办? 腾讯存储产品中心推出了面向边缘计算的对象存储产品:本地专有集群(CDC,Cloud Dedicated Cluster) 对象存储(以下简称COS on CDC),这款产品既可以满足化转型过程中,对于数据本地访问的诉求 03 数据本地访问 在管控面上, CDC上的服务都与腾讯完成了打通,但是在数据面,COS on CDC与公有却做了充分的隔离。 最后在鉴权方面,COS on CDC支持公有CAM统一认证和鉴权,如果CDC与公有断开链接,COS on CDC会拒绝访问,直到网络恢复。 随着COS on CDC的推出,诸如数据本地合规、高性能低延迟访问、运维管理复杂等等上的顾虑都已经被解决,客户可以放心享受计算时代的便利性,且不用再担心合规和性能等问题。

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    鱼与熊掌可以兼得,腾讯推出COS on CDC对象存储服务

    01 前言 在计算时代,各个企业的信息基础设施都在进行化转型,一时间,似乎万物皆可上。但是在上过程中,有不少客户遇到过这样的问题:有部分数据出于合规需求,需要在本地存储与处理,怎么办? 腾讯存储产品中心推出了面向边缘计算的对象存储产品:本地专有集群(CDC,Cloud Dedicated Cluster) 对象存储(以下简称COS on CDC),这款产品既可以满足化转型过程中,对于数据本地访问的诉求 03 数据本地访问 在管控面上, CDC上的服务都与腾讯完成了打通,但是在数据面,COS on CDC与公有却做了充分的隔离。 最后在鉴权方面,COS on CDC支持公有CAM统一认证和鉴权,如果CDC与公有断开链接,COS on CDC会拒绝访问,直到网络恢复。 随着COS on CDC的推出,诸如数据本地合规、高性能低延迟访问、运维管理复杂等等上的顾虑都已经被解决,客户可以放心享受计算时代的便利性,且不用再担心合规和性能等问题。

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    计算离超级计算还有多远?

    单就一个行业而言,一直以来我们对于计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果计算是一次真正的革命性变革,那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式,而这些都是目前的计算还不能为客户提供的支持项。 也就是说,未来真正的计算必须是我们口中的“超级计算”,它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台,而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说,超级计算带来的好处可能是双倍的,即为IT公司增加IT资源和附加值。 但是,这里存在着一个大问题:计算供应商们是否能够建设好超级计算? 目前,企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序,而计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在计算中运行,而且也应为计算供应商们创造利润。 计算项目的投资回报率(ROI)在某种意义上已经超越了纯粹的成本节省,任何计算迁移的可预测风险都会迫使买家进一步追求更高的ROI,所有这些都使得计算服务的实施变得更为困难。

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    计算专题:(一)带你走近计算

    要点提示 ① 计算发展背景 ② 什么是计算计算的优势 ④ 计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年 计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。 02、什么是,什么是主机? 主机:主机整合计算、存储与网络资源的IT基础设施能力租用服务,能提供基于计算模式的按需使用和按需付费能力的服务器租用服务。 03、什么是公有、私有、混合? 02、也就是计算,是指以互联网为平台,将硬件、软件、网络等系列资源统一起来,实现数据的计算、储存、处理和共享的模式;实现“按需取用”模式——上办公。 计算给政企带给的价值 计算的扩展场景 ● 计算+大数据的服务趋势 什么是大数据? 我们迎来了大数据发展时代,对客观世界的认识更进了一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。

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    CDC与BG-CDC的含义电容触控学习整理

    有个问题一直让我很困惑,当我切换到CDC Tool的时候,那一面数据代表的是什么含义?CDC是什么?BG是什么?BG-CDC又是什么?为什么BG-CDC会是正值而不是负值? CDC:Capacitor digital conversion的英文缩写,意思是电容数位化转换,在触控行业是一个专有名词,在ilitek Tool中对CDC的定义是,CDC就是时刻在获取的电容值数据在 BG-CDC:知道上面的定义后就明白了,BG-CDC就是电容感应量的背景值和时刻变换的电容感应量的差值。 BG-Rawdata::感应量,也就是BG-CDC,一样的意思。 PEAK::尖峰,如下图所示的CDC数据,当PEAK超过报点阈值时,TP就会报点。 在理想状态下,BG-CDC的差值应为0,这是没有异议的。当为什么会是正值呢?如果是正值,说明是互电容屏驱动,如果是负值,说明是自电容屏驱动。

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    Flink CDC 与Hudi整合

    介绍 之前写过Flink CDC sink 到 Iceberg中,本篇主要实践如何CDC到hudi中. 什么是hudi? Streaming ingestion, Built-in CDC sources & tools. Flink CDC 与 Hudi整合 版本 Flink: 1.13.1 Hudi: 0.10.1 环境搭建 使用本地环境, hadoop 使用之前虚拟机安装的环境 MySQL Docker 安装个镜像, -- <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>--> <! ,Flink CDC社区后续看是否提供 Schema Evolution 的支持.

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    Flink MYSQL CDC异常处理

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    计算与粒计算

    计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算、霾计算等技术,这些技术都是针对计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实,粒计算计算的概念出现得还早。 由于计算本身的通用性特点,在“”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算。 ,粒计算可以在计算中大展手脚。 粒计算计算的最佳拍档,随着计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升计算计算效率,充分地发挥出计算的优势。

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    POSTGRESQL CDC 现学现卖

    本来想睡觉,最近很累,但看完某篇文章后,实在是经不起诱惑,起来继续,Change Data Capture, 其实这东西很多数据库都有这个功能,SQL SERVER 本身就有 CDC 的功能。 PostgreSQL 的 CDC ,不能光看,还的去实践。 首先 POSTGRESQL 本身的复制方式有流式复制和逻辑复制两种,今天要说的就是逻辑复制中的CDC功能。 1 先通过一个实践来看看什么叫PG的 CDC (以忽略部分数据库基础设置) 首先我们先要创建一个逻辑复制槽,并且使用系统给定的一个test_decoding的解码插件。 ? 当然具体的使用我们还需要使用 pg_recvlogical 来进行数据的捕捉和更多的应用,如果直接将这些输出output 到动态的文件中,那一个数据库的CDC的记录就有了。 通过上图,其实我们就可以建立一个自己简易的CDC 系统,通过记录如果表的设计上在完整一些,CDC 的一个日志系统将会为POSTGRESQL 数据库的数据任意时间点的数据 UNDO ,作为一个强有力的支持

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    计算、雾计算、边缘计算、霾计算、海计算......

    计算都是为了应用服务!物联网的发展极大的促进了各种形式的计算! 我们都很熟悉计算,一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。 比如大家熟知计算系统由平台、存储、终端、云安全四个基本部分组成。平台从用户的角度可分为公有、私有、混合等。 作为计算算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题的补充:边缘计算和雾计算甚至海计算等等开始被提出,以弥补计算的一些短板问题! 雾计算可理解为本地化的计算 边缘计算(Edge Computing) 边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。 还有: 霾计算:霾计算可以简单理解为垃圾或雾计算,就是计算和雾计算的对立面。

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    走近计算(四):计算背后的技术

    这系列将从零出发认识计算。这一系列不是高屋建瓴的科普,而是我的学习笔记,因为,我也是个菜鸟。如有谬误,敬请评论区或私信交流。 这里是第四篇,谈谈计算背后的技术。 前面依次学习了计算的基本概念,并且通过两个类比来帮助理解计算的特性: 按需服务 弹性扩展 资源池化(多租户) 泛网络访问 服务可度量 之后了解了计算的主要部署模型: 公有 私有 混合 行业 接下来的几篇,我将去了解计算背后的技术要素。 这一篇的目标,是对计算背后主要技术元素的理解。 有了网络的供应,计算要将传统的数据中心搬到上,也就是将这些物理世界的网络设施,汇入一个资源池,以供各个节点的租户来接入,这部分该如何实现?这里用到的技术,就是计算的核心技术,虚拟化技术。 由于虚拟化技术计算的核心,这一条后面还要专开一篇细说。

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