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借助云联网打通跨地域的Elasticsearch数据摄入及互联

在Elasticsearch的多个使用场景中都可能会涉及到跨可用区,甚至是跨地域的数据搬移。比如说,用于生产业务的数据库加速/全文检索/多维检索场景,需要做同城,或者是两地三中心的容灾,需要在跨机房,甚至是跨地域的做主备同步。又或者是大型企业的全观测性解决方案、安全SOC解决方案等,在多个地域均有IT基础设施或者企业IT资产,不仅需要将汇总数据集中在统一的运营中心进行监控与分析,并且需要将分散于各地的日志,指标,追踪,遥测,拨测等多个维度的数据集中一起,做统一的数据管理,加快故障地位和根因分析的过程,也需要跨地域的数据集成。

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如何实现混合云场景下的接入层统一?

01. 什么是混合云? 混合云是近年来云计算的主要模式和发展方向,私有云主要是面向企业用户,出于安全考虑,企业更愿意将数据存放在私有云中;但是同时又希望可以获得公有云的计算资源,混合云的诞生就是为了解决云连接的问题。 理论上,任何两个异构的云连接在一起都可称作混合云。它可以是私有云与公有云之间,公有云与公有云之间,甚至是私有云与私有云之间。但通常意义上,我们所指的混合云是指私有云与公有云的混合。 混合云能将不同云之间的资源进行混合和匹配,以获得最佳的效果,这种个性化的解决方案达到了既省钱又安全的目的。多家

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COS数据湖存储引领大数据存储和自动驾驶存储发展趋势

数据是企业的核心资产,随着数据规模的快速增长,企业对存储功能和性能的要求也在不断增加。对云厂商和企业用户来说,如何在提升业务性能的同时降低成本是一巨大挑战。11月26日在QCon大会上,腾讯云数据湖存储研发负责人严俊明和技术专家程力受邀分享了数据湖存储的关键技术,并分享了数据湖存储在大数据及自动驾驶场景下的落地实践,助力用户业务降本增效。 下面,让我们一起回顾下两位老师的精彩演讲内容👇 数据湖是一种可拓展的技术架构,将数据存储、计算、分析、AI等能力集成整合为一款多元化的解决方案,从数据中挖掘价值;支持

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