自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源，并降低公共云成本，以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是，由于在需要时扩展资源很重要，因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本，加快了系统完美补丁和更新升级，并提高了安全性。 然而，手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反，IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中，云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行
◆ 概述 RazorSQL是适用于 Windows、macOS、Mac OS X、Linux 和 Solaris 的 SQL 查询、数据库浏览器、SQL 编辑的数据库管理工具。 RazorSQL 支持40 多个数据库，可以通过 JDBC或ODBC连接到数据库： ◆ 增强功能 增强了暗模式。可以通过 View -> Dark Mode 菜单选项选择暗模式。现在可以通过 View -> Legacy Dark Mode 菜单选项选择以前的暗模式。 添加了可以通过 View -> Light Mode 菜单选项
Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL，这是一种新的云托管选项，可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量，峰值需求靠租用解决”，它可以根据负载变化来扩展容量，试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
组织需要适当的策略来避免云计算的成本陷阱，并遵循一些成本管理最佳实践，使其成本支出保持在预算之内。
在我们看来，目前许多公司全力投入 Kubernetes 都是没有意义的，但选择权在他们。如果你读到了这篇文章，而且你所在的组织目前正在设法确定自己有多需要 Kubernetes，那么我希望本文的观点可以帮助你的团队做出正确的决定。
和任何数据库软件一样，PostgreSQL需要定期执行特定的任务来达到最优的性能。这里讨论的任务是必需的，但它们本质上是重复性的并且可以很容易使用cron脚本或Windows的任务计划程序等标准工具来自动进行。建立合适的脚本并检查它们是否成功运行是数据库管理员的职责。
据Synergy研究数据显示，受益于疫情期间电商、流媒体、远程办公等上层需求的大幅增长拉动，中美云巨头Q1业绩均表现突出，全球云计算（IaaS+PaaS）市场Q1为290亿美元，同比增加37%。
在前两篇文章中，我们研究了如何在 Kubernetes 上托管专用游戏服务器，并测量和限制其内存和 CPU 资源。在本期中，我们将探讨如何利用上一篇文章中的 CPU 信息来确定何时需要扩展Kubernetes 集群，因为随着玩家人数的增加，我们已经没有足够的空间来容纳更多的游戏服务器。
短期成本管理工具是减少云计算成本的一种方法，但要保持正常运行，企业还需要长期策略来消除不必要的云计算成本。
原始英文文档：PostgreSQL: Documentation: 15: VACUUM
服务器刚搭建，流量少，没有任何对黑客有价值的东西，你可能就会忽视相关的安全问题。但是，许多漏洞攻击都是自动化的，专门用于查找你服务中的BUG。这些服务器主要目的就是攻击，与你服务器中的数据并无多大关系。
我们每天都在使用的抖音，快手，西瓜视频等APP，里面有为数众多的视频文件。对于这些文件，我们需要考虑各个手机厂商的品牌手机分辨率不同，宽高比不同。而视频发布者所上传的视频文件，格式画质帧频等等各不相同。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址基础上整理。 PostgreSQL JDBC 新版本发布安全更新42.3.2、42.2.25，涉及安全提示CVE-2022-21724 Unchecked Class Instantiation when providing Plugin Classes PostGIS 新版本发布3.0.5. PostGIS 是一个面向 PostgreSQL 的空间数据库扩展。 PostgreSQL Build Farm 客户端新版本发布v1
一些正确安装的并且全功能的PostgreSQL安装可能会在这些回归测试中的某些上“失败”，其原因是平台相关的因素，例如可变浮点表示和 message wording。这些测试目前采用diff命令来比较测试输出和在参考系统上产生的输出，这样测试的结果对小的系统差异也很敏感。当一个测试被报告为“失败”时，请总是检查实际结果和期望结果之间的差异，你可能会发现该差异其实并不明显。不管怎样，我们将努力维护在所有被支持平台上的准确的参考文件，以期待所有的测试都能通过。
有无数的辩论和讨论谈论Kubernetes和Docker。如果你没有深入研究，你会认为这两种开源技术都在争夺集装箱至上。让我们明确指出，Kubernetes和Docker Swarm不是竞争对手！两者都各有利弊，可根据您的应用要求使用。
自动缩放服务能够帮助管理人员识别未充分使用的资源，从而减少公共云成本。了解负载平衡和标记功能是如何最大限度发挥这些优势的。 可扩展性是公共云的基石。但是，正如在有需要时扩展资源一样，在不需要或者资源未被充分使用时也需要收缩资源，这两者是同等重要的。这就有助于降低公共云成本、加速系统打补丁和更新升级，以及提高安全性。 但是，在动态云环境中实现手动实例管理实际上是不可能的。相反，IT团队应当使用云自动扩展服务。以下是一些入门提示。 识别不需要的工作负载与资源 在一个生产环境中，将很可能需要确保云工作负载或应用程
几乎适用于任何平台，并与PostgreSQL、MySQL、MariaDB、MS SQL Server 或 SQLite 兼容！
material-dropdown-select组件结合了material-select和material-button-down的API。
文摘 微服务与部署在中间件平台(esb、应用服务器)上的传统服务有何不同?什么是微服务体系结构模式，它解决了什么问题?本文将讨论所有这些重要的主题，并描述如何管理、管理和扩展微服务。 Microser
由于 Raspbian 和 Ubuntu 的同源关系，在这 2 个操作系统上安装 PostgreSQL 的方法是可以通用的。
不知道大家有没有苦恼于翻译各种英文文档,我一般是谷歌,有道.两个混用,谷歌是接口没有限制,一天3k调用好像没有问题(我也不记得多少了),但是没有一个实体的软件.
多年来，PostgreSQL一直备受瞩目，对于企业来说，POSTGRESQL流行是面临众多竞争后的选择。随着企业试图摆脱昂贵的传统关系型数据库管理系统（RDBMS），但仍希望坚持使用RDBMS，开源PostgreSQL是一种具有吸引力的、更经济实惠的替代方案。曾经有两个托管PostgreSQL服务（Aurora和RDS）的AWS是显而易见的默认选择，但现在还有微软、谷歌、Aiven、TimeScale、Crunchy Data、EDB、Neon等更多选择。
回味过去，展望未来，开始分布式数据库探索之旅，首先了解历史，本文大致梳理一下数据库发展过程，从1970年到2018年，数据库的发展过程，仅供参考，交流和学习，感谢您阅读！
在进行复杂或严格的企业机器学习项目时，数据科学家和机器学习工程师会大规模体验各种程度的处理滞后训练模型。虽然对小数据进行模型训练通常可能需要几分钟，但对大数据进行相同的训练可能要花费数小时甚至数周。为了克服这个问题，从业人员经常使用NVIDIA GPU来加速机器学习和深度学习工作负载。
回顾我们之前关于「ECharts」标题组件的学习，相信大家已经对它有了初步的认识。现在，我们已经掌握了 ECharts 标题组件的知识，接下来让我们继续深入探究 ECharts 的工具箱组件吧。
在我们生活中，有腾讯文档、金山文档等云服务，但有时为了私密性部分工作室可能会选择在内网办公，因此自建私有的办公云文档就很有必要了。本文主要介绍如何用Docker部署OnlyOffice以及如何使用Windows连接云办公环境。
纸质老照片记录下了当时的珍贵时刻，其中的历史意义也更为重要，但纸质极容易损坏，人类该怎么保存它们，让它们恒久远永流传？
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
也许在你的认知里，数据库只是单一的存在。但是在数据库管理软件的世界里并非如此，其中免费的数据库软件和开源解决方案与番茄酱和香蒜酱的搭配一样丰富、令人着迷。
我们在越来越多的会议、媒体、文章、报道上看到一种说法：“未来的数据库是云数据库的时代，云数据库厂商终将取代传统数据库厂商”。首先我并不否认这种说法，但是云数据库是否真的推进了数据库技术的进步有待商榷。本文我想谈谈自己的一点看法。
如今，服务器的数量正在激增，而现在的工作将由数十台、数百台甚至数千台服务器进行处理。以往人们可以用Word或Excel文档中的剪贴板或清单直接保存所有内容，现在我们需要更高效的工具来处理所有问题。
Saleor 是一个快速发展的开源电子商务平台，基于 Python 和 Django开发，且持续更新中，一点不用担心版本过旧的问题。
有几种基于口令的认证方法。这些方法的过程类似，但是区别在于用户口令如何被存放在服务器上以及客户端提供的口令如何被通过连接发送。
wal_level (enum) wal_level决定多少信息写入到 WAL 中。默认值是replica，它会写入足够的数据以支持WAL归档和复制，包括在后备服务器上运行只读查询。minimal会去掉除从崩溃或者立即关机中进行恢复所需的信息之外的所有记录。最后，logical会增加支持逻辑解码所需的信息。每个层次包括所有更低层次记录的信息。这个参数只能在服务器启动时设置。
PostGIS是PostgreSQL关系数据库的空间扩展。PostGIS允许您使用几何和地理数据类型存储空间数据，使用空间函数执行空间查询以确定区域，距离，长度和周长，并在数据上创建空间索引以加速空间查询。
我们很高兴地宣布发布 Kubernetes v1.30: Uwubernetes，这是迄今为止最可爱的版本！
本文最初发表于 OtterTune 网站，经原作者 Andy Pavlo 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
SEO 又称搜索引擎优化，是 Search Engine Optimization 的缩写。
服务编程 Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化系统； Apache Curator：Apache ZooKeeper的Java库； Apache Karaf：在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间； Apache Thrift：构建二进制协议的框架； Apache Zookeeper：流程管理集中式服务； Google Chubby：一种松耦合分布式系统锁服务； Linkedin Norbert：集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源，希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化
0、猝不及防！这次，Google 真的“造人”了！ 5 月 8 日晚，谷歌召开一年一度的 Google I/O 大会。谷歌 CEO 皮查伊直接祭出了这次大会的王牌 AI，展示了谷歌最新的人工智能成果
Data Analytics Studio (DAS)是一个能够提供诊断工具和智能化的建议，使得业务数据分析师能易于上手hive的应用程序并提高工作效率。本篇文章主要介绍如何为 CDP集群安装集成 DAS(Data Analytics Studio)。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
自然，在你能开始使用PostgreSQL之前， 你必须安装它。PostgreSQL很有可能已经安装到 你的节点上了， 因为它可能包含在你的操作系统的发布里， 或者是系统管理员已经安装了 它。如果是这样的话， 那么你应该从操作系统的文档或者你的系统管理员那里获取有关如 何访问PostgreSQL的信息。
本文关键字：云IDE。docker as cloud ide，在群晖上安装docker gitlab,gitlab ci for docker
随着数据收集和使用持续呈指数级增长，对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中，人类可以快速直观地解释这些记录。
Manjaro 是一款基于 Arch LInux 的自由开源发行版，它吸收了 Arch Linux 优秀丰富的软件管理，同时提供了稳定流畅的操作体验。优雅简单是它的追求，稳定实用是它的优势。
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