TongRDS(简称 RDS)是分布式内存数据缓存中间件,用于高性能内存数据共享与应用支持。RDS为各类应用提供高效、稳定、安全的内存数据处理能力;同时它支持共享内存的搭建弹性伸缩管理;使业务应用无需考虑各种内存的复杂管理。
环境准备 自建MySQL环境主机 主机:iZbp1e*****krn92qrx0Z 内网ip: 10.26.254.217 客户端ecs主机 主机:iZbp1e6*****zkrn92qrwzZ 内网ip: 10.24.236.231 说明 说明:mysql的account的组成为’user’@’host’ 常见问题分析 ERROR 1045 (28000) 现象描述 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'testcon'@'10.24.236.231' (
针对PolarDB for PostgreSQL 提出的特性,其中PG原生数据库最大的问题之一是磁盘空间占用的问题,相对于其他的数据库产品PostgreSQL 数据库会在使用中占用更多的磁盘空间,这是人尽皆知的问题,其他的两个问题也需要进行测试,通过测试来验证PolarDB for PostgreSQL产品是否和宣传的比PostgreSQL RDS产品更具竞争力。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据实时同步云平台,目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB、Vika、Apache Doris、PolarDB MySQL、轻流、PolarDB PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL 之间的数据同步,并对用户永久免费。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单,使用sysbench,tpcc工具跑跑拿到数据就好,其实压测是一个技术活儿,尤其是涉及到性能对比的测试,因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同,测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异,直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 前文我们介绍了基于 Kubernetes 实现的下一代私有 RDS. 其中, 调度策略是具体实现时至关重要的一环, 它关系到 RDS 集群的服务质量和部
前文数据库容器化|未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中,调度策略是具体实现时至关重要的一环,它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么,RDS 需要怎样的调度策略呢?本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码,分享一下我的理解。
导 语 前文数据库容器化|未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中,调度策略是具体实现时至关重要的一环,它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么,RDS 需要怎样的调度策略呢?本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码,分享一下我的理解。 It was the best of times, it was the worst of times。 —by Dickens. 人类从爬行到直立用了几百万年,但是我
答:云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法,它极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级变得更加容易,同时,也虚拟化了许多后端功能。云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。
云服务器已经成为了如今建立网络平台或程序的主选趋势,而云服务器只是作为主机搭载,在创建的过程当中尽管也会提供存储空间,但是并不会提供独立的数据库。所以如果需要大型数据的存储和运行的话,一般都会选择单独配备云数据库。而云数据库rds怎么选自然也是在选配当中所需要考虑到的问题,一般情况下会先评估网站或程序对数据库的使用需求。
当应用程序访问数据时, MySQL 将数据从磁盘读取到内存,或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作,磁盘IO操作运行速度相对较慢,需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描,频繁数据读写请求时,高并发的写入更新数据,IO操作可能成为系统瓶颈。
是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称, 主要可以为公司节约计算机的硬件成本.
不论是一对多直播还是一对一直播app制作,关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说,在直播app运营的每个阶段,所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组?针对这个问题,小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
在做单细胞转录组数据分析时,我们经常遇到特定(通路/功能)基因集合的表达活性分析,目前比较常用的是GSVA以及Seurat软件包的AddModuleScore[1]函数。这里我们介绍一种新的方法UCell[2],它具有以下特点:
HBase自带的Web UI上Region单位的 Read Request Count/Write Request Count,不过这只是个累计值。
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
很多人提到云计算,一定会说到云计算具备自动伸缩能力,会按照客户的业务负载自动伸缩,我在刚接触云计算时也这么认真。真是这样吗?没这么简单!
最近的互联网线上事故发生比较频繁,9月19日网上爆料出顺丰近期发生了一起线上删库事件,在这里就不介绍了。
这两年一直在做MySQL迁移到PolarDB for MySQL的问题,基本上是迁移一个项目反馈都是好的,优秀的,没有马失前蹄,终于在昨天掉进了陷马坑,MySQL 迁移到 POLARDB FOR MYSQL 后报表任务无法运行,业务强制回滚了。
•每个任务都需要获取锁然后执行数据构建逻辑,不管构建逻辑是否成功执行TASK结束时必须释放锁•[NODE-TASK]负责锁的node_check-point更新以及后续任务的rel_check_point同步•[REL-TASK]负责node_check-point的回滚和任务状态同步rel_check_point=node_check_point
本文作者Shirley博、烧鱼,来自携程Cloud Container团队,目前主要从事Service Mesh在携程的落地,负责控制面的可用性及优化建设,以及推进各类基础设施服务的云原生化。
简介和安装 redis简介: 开源高性能key-value存储;采用内存中(in-memory)数据集的方式,也可以采用磁盘存储方式(前者性能高,但数据可能丢失,后者正好相反) 支持字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)和 有序集合(sorted sets)等;支持对复杂数据结构的高速操作。 特性多,支持主从同步、pub/sub等 支持多种客户端(http://redis.io/clients) ... 注:应用场景没有提到,暂时没有太多实际体会,不瞎说,
基于check-point实现图数据构建任务针对这篇文章提出的方案增加了数据分块操作与任务状态回滚操作。 数据分块:控制加载到内存的数据量,避免占用过多堆内存保证图数据库可靠运行。 任务状态回滚:回滚到构建节点的任务状态,下一次构建节点关系时从回滚点开始操作【构建任务分为节点TASK和关系TASK,任务回滚操作是在关系TASK中进行回滚】。
总第514篇 2022年 第031篇 全量SQL(所有访问数据库的SQL)可以有效地帮助安全进行数据库审计,帮助业务快速排查性能问题。一般可通过开启genlog日志或者启动MySQL审计插件方式来进行获取,而美团选用了一种非侵入式的旁路抓包方案,使用Go语言实现。无论采用哪种方案,都需要重点关注它对数据库的性能损耗。 本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践,希望能对大家有所帮助或启发。 1 背景 2 现状及挑战 3 分析及优化 3.1 数据采集端介绍 3.2 基础性
Harmony需要输入低维空间的坐标值(embedding),一般使用PCA的降维结果。Harmony导入PCA的降维数据后,会采用soft k-means clustering算法将细胞聚类。常用的聚类算法仅考虑细胞在低维空间的距离,但是soft clustering算法会考虑我们提供的校正因素。这就好比我们的高考加分制度,小明高考成绩本来达不到A大学的录取分数线,但是他有一项省级竞赛一等奖加10分就够线了。同样的道理,细胞c2距离cluster1有点远,本来不能算作cluster1的一份子;但是c2和cluster1的细胞来自不同的数据集,因为我们期望不同的数据集融合,所以破例让它加入cluster1了。聚类之后先计算每个cluster内各个数据集的细胞的中心点,然后根据这些中心点计算各个cluster的中心点。最后通过算法让cluster内的细胞向中心聚集,实在收敛不了的离群细胞就过滤掉。调整之后的数据重复:聚类—计算cluster中心点—收敛细胞—聚类的过程,不断迭代直至聚类效果趋于稳定。
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今天下午,线上阿里云RDS的本地只读从库宕机了,还好,这个个服务器上的数据库实例只是提供了一部分的读需求,很快就复原了,但是上面所有的数据库实例都down掉了,启动实例并保证主从复制关系迫在眉睫。这个过程中发现有一个主从复制的问题值得研究一下,虽然最后我解决了,但是具体的原因没有找到,还请大家帮忙看看,也算是集思广益了,如果某一天找到原因了,再回来更新一下。
最近数据库行业还是发生一些事情,例如:NebulaGraph获得获得数千万美元的A轮融资,Oracle将在AWS支持MySQL HeatWave服务,VLDB 2022在悉尼举行,来自中国多篇成果被接收,等等,查看原文
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
配置之前先powershell 超级管理员运行winrm quickconfig -force
本文通过分析2023年5月15日的腾讯财报数据,从多个方面揭示了腾讯在2023年5月15日所呈现的财务、经营和战略状况。
作为云原生技术先驱,腾讯云数据库内核团队致力于不断提升产品的可用性、可靠性、性能和可扩展性,为用户提供更加极致的体验。为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点,本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践,内容主要分为四个部分: 本次分享主要分为四个部分: 第一部分,介绍腾讯云原生数据库 TDSQL-C 产品架构,包括产品的研发背景和架构主要特性; 第二部分,分享用户场景实践,针对线上真实的用户场景做一些分析和针对性实践; 第三部分,分享系统关键优化; 第四部
热启动 易于操作是特使的主要目标之一。除了强大的统计数据和本地管理界面之外,Envoy还具有“热”或“实时”重启的能力。这意味着Envoy可以完全重新加载自己(代码和配置)而不会丢失任何连接。热启动功能具有以下通用架构: 统计和一些锁保存在共享内存区域。这意味着在重启过程中,仪表将在两个过程中保持一致。 两个活动进程使用基本的RPC协议通过unix域套接字相互通信。 新进程完全初始化自己(加载配置,执行初始服务发现和健康检查阶段等),然后再请求旧进程的侦听套接字的副本。新流程开始监听,然后告诉旧流程开始
距离上次被DDOS攻击已经有10天左右的时间,距离上上次已经记不起具体那一天了,每一次都这么不了了之。然而近期一次相对持久的攻击,我觉得有必要静下心来,分享一下被黑的那段经历。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
不做铺垫,因为公司在进行数据库转型,ORACLE to MYSQL 基于云上的MYSQL 在使用中主要分为两派 1 传统型的RDS ,也就是与我们自己安装的数据库有差别,但差别不大, 2 根据云上的硬件环境,最大最充分的修改数据库的内部结构,让数据库更能使用到我们的硬件环境,去适配他。
有赞的基础架构使用了UCloud的基础服务,我们有相当比例的数据库是UCloud的RDS(一部分使用云RDS,一部分使用购买他们的物理服务器自建数据库)。
该系列的第一篇为:PG空闲连接的资源消耗:https://amazonaws-china.com/cn/blogs/database/resources-consumed-by-idle-postgresql-connections/讨论PG如何管理连接以及空闲连接如何消耗内存和CPU。本文讨论空闲连接对PG性能的影响。
继一怒之下我写出了 Vivian(详见“测试驱动开发 Nginx 配置”)之后。又在等待客户审批流程的时间里自己写了一个流量测试工具。
数据库这个行业是越来越有意思,参与的PEOPLE 是人山人海,锣鼓喧天,鞭炮齐鸣。 商业数据库 ,开源数据库,国产的数据库, 云原生的数据库 ,云RDS 数据库,已经不是百花齐放的,是星空璀璨。
作者 | Dana Van Aken、Andy Pavlo、Geoff Gordon 编译 | AI100 数据库管理系统(DBMSs)是所有数据密集型应用的最重要组成部分。但是由于他们包含了数百个配置“旋钮”,因此很难管理。这些“旋钮”负责控制一些因素,其中包括用于缓冲储存器的内存容量,以及将数据写入存储盘的频率次数。机构和组织会经常雇佣专家来帮助他们协调各项目,但是很多情况下,聘请这些专家花费过高。 为了让每个人,甚至包括那些没有数据库管理相关技术的人,都能轻松地配置DBMS,卡耐基梅隆大学的学生
最近在实现 MetaProtocol 时阅读了 Envoy 相关的一些源码。这里将一些重要流程的时序图记录下来,以备后续查看。
原文: https://hackernoon.com/cold-starts-in-aws-lambda-f9e3432adbf0
今天体验了下MySQL Cloud的一些服务,除了网络卡顿延迟比较大之外,其他的体验还可以,简单来说下这个过程。
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
借助 CSI(Container Storage Interface),加上对 Kubenetes 核心代码的少量修改,可以 out-tree 的方式高效且低耦合的方式扩展 Kubenetes 存储管理子模块。
有一个Spring Cloud的jar包,文件名为:RDS.jar。必须要jdk1.8版本,需要部署在 Centos 7.5的服务器上面,最好能设置开机自启动!
组织内细胞异质性的基础是细胞转录状态的差异,转录状态的特异性又是由转录因子主导的基因调控网络(GRNs)决定并维持稳定的。因此分析单细胞的GRNs有助于深入挖掘细胞异质性背后的生物学意义,并为疾病的诊断、治疗以及发育分化的研究提供有价值的线索。然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点,给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。Single-cell regulatory network inference and clustering (SCENIC)是一种专为单细胞数据开发的GRNs算法,它的创新之处在于引入了转录因子motif序列验证统计学方法推断的基因共表达网络,从而识别高可靠性的由转录因子主导的GRNs。SCENIC相关的文章2017年首先发表于nature methods,2020年又将流程整理后发表于nature protocls。需要深入了解分析原理和流程的朋友可以参考这两篇文章:
云数据库的RDS 产品,在传统开源的系列里面大致可以选择的是 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种,诚然在RDS 的里面大部分产品最终的选择还是MYSQL ,今天不想讨论产品的量,而是想讨论以下产品的难度,RDS 产品在 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种产品的难度问题。
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