活动
天翼云最新优惠活动，涵盖免费试用，产品折扣等，助您降本增效！
AI服务
教育应用
合作伙伴
天翼云携手合作伙伴，共创云上生态，合作共赢
轻量型云主机_相关内容
- 日志收集系统Flume接入Kafka方案优势 把数据存储到 HDFS 或者 HBase 等下游存储模块或者计算模块时需要考虑各种复杂的场景,例如并发写入的量以及系统承载压力、网络延迟等问题。Flume 作为灵活的分布式系统具有多种接口,同时提供可定制化的管道。在生产处理环节中,当生产与处理速度不一致时,Kafka 可以充当缓存角色。Kafka 拥有 partition 结构以及采用 append 追加数据,使 Kafka 具有优秀的吞吐能力;同时其拥有 replication 结构,使 Kafka 具有很高的容错性。
- 批量升级客户端-f参数输入的客户端包必须为全量客户端,不支持单组件或部分组件客户端包作为输入。 参考信息 批量升级客户端前,需手动配置远程登录客户端节点的用户密码信息: 执行vi client-info.cfg命令,添加用户密码信息。 例如: clientIp,clientPath,user,password 10.10.10.100,/home/omm/client /home/omm/client2,omm,密码 配置文件各字段含义如下: clientIp:表示客户端所在节点IP地址。
- 滚动重启集群对系统的影响 与普通重启相比,滚动重启不会导致服务业务中断,但是滚动重启将比普通重启要花费更长的时间,且对应服务的吞吐量、性能等可能会受到影响。 操作步骤 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 概览 > 更多 > 滚动重启”。 输入当前登录的用户密码确认身份,单击“确定”。 根据实际情况调整相关参数,如下表所示。 滚动重启参数 参数名称 描述 “只重启集群内配置过期的实例” 是否只重启集群内修改过配置的实例。
- 创建工作负载弹性伸缩（HPA）说明利用率 = 工作负载容器组(Pod)的实际使用量 / 申请量。期望值:请输入期望资源平均利用率。期望值表示所选指标的期望值,通过向上取整(当前指标值 / 期望值 × 当前实例数)来计算需要伸缩的实例数。阈值:请输入缩容和扩容阈值。当指标值大于缩容阈值且小于扩容阈值时,不会触发扩容或缩容。阈值仅在1.15及以上版本的集群中支持。您可以单击“添加策略规则”,设置多条伸缩策略。说明HPA在计算扩容、缩容实例数时,会选择最近5分钟内的最大值。
- GetConcurrentConnection请求示例按5分钟(by5min)查询Bucket为example-bucket、数据位置为 ZhengZhou、2019-10-15至201...量。GET /?
- 创建工作负载弹性伸缩（HPA）说明利用率 = 工作负载Pod的实际使用量 / 申请量。期望值:请输入期望资源平均利用率。期望值表示所选指标的期望值,通过向上取整(当前指标值 / 期望值 × 当前实例数)来计算需要伸缩的实例数。阈值:请输入缩容和扩容阈值。当指标值大于缩容阈值且小于扩容阈值时,不会触发扩容或缩容。 阈值仅在1.15及以上版本的集群中支持。自定义策略(仅在1.15及以上版本的集群中支持)自定义指标名称:自定义指标的名称,输入时可根据联想值进行选择。指标来源:在下拉框中选择对象类型,可选择“Pod”。
- 从ClickHouse 自建集群迁移数据（方案一）在执行数据迁移操作时,请考虑网络带宽、延迟和数据量等因素,并确保系统资源足够支持数据迁移过程。 说明 上述示例仅展示了迁移数据的基本原理,具体的表结构和查询逻辑可能因实际情况而异,需要根据实际需求进行相应的调整和配置。 使用文件进行数据迁移的详细示例 当使用文件导出导入方式进行数据迁移时,可以按照以下步骤操作: 数据导出: a. 使用云数据库ClickHouse客户端工具(如clickhouse-client)连接到源ClickHouse数据库。 b. 运行导出命令,将数据导出到文件。
- 分布式存储架构及可扩展性数据访问:在分布式存储系统中,数据可以并行地从多个节点中读取和写入,以提高读写性能和吞吐量。数据访问使用负载均衡机制实现,如分布式哈希表、分布式缓存或分布式文件系统等技术。 通过这种存储方式可实现TeleDB在线扩容能力,在业务无感知的情况下,在线弹性伸缩,提升系统容量和处理能力,以便满足大规模存储应用的需求。 在线扩容能力实现策略 在分布式数据库中,当对其进行扩容并增加节点数后,数据分布的计算逻辑就会导致已经存在的数据无法正常访问。
- 信道管理通过合理地管理信道,可以实现消息的并发处理,提高系统的吞吐量和响应速度。 事务管理:在某些情况下,需要确保消息的原子性操作,即要么全部成功,要么全部失败。通过使用信道的事务机制,可以将多个操作封装在一个事务中,以确保消息的一致性和可靠性。在需要严格的数据一致性的场景下,信道的事务管理非常重要。 消息确认机制:在消息的发送和接收过程中,可能会出现网络故障或其他错误导致消息丢失或处理失败。为了确保消息的可靠性,可以使用信道的消息确认机制。
- 开启日志记录日志字段说明全量日志字段说明字段说明logType日志类型。默认为“ip_attack_sum”,攻击日志。deviceType上报日志的设备类型。默认为“CLEAN”,清洗设备。inKbps入流量(单位:kbps)。maxPps入流量峰值(单位:pps)。dropPps丢弃的流量均值(单位:pps)。maxAttackInBps攻击流量峰值时刻的入流量值(单位:bps)。currentConn当前连接数。zoneIP防护的IP。logTime日志产生的时间。attackType攻击类型。
- Sysbench测试指南 V2测试环境区域:西南1逻辑表数量:1分片数:16数据量:单表记录3.2亿,16个分片,每个物理分片表记录2000w;16张物理分片表总记录数3.2亿压力机:1台Sysbench,配置为16C32 压测时间:单次300S测试规格:DRDS实例MySQL实例规格数量(台)规格数量(台)4C8G164C128G 500G XSSD 盘28C16G164C128G 500G XSSD 盘216C32G164C128G 500G XSSD 盘232C64G164C128G 500G XSSD 盘2测试参数压测表结构
- 热门手游上线保障最佳实践案例在业务量达峰值时段,实现核心系统零故障平稳运行,其中资源冗余度充分符合预案预期,分布式缓存系统达成99.96%的高效命中率,整体业务可用性维持99.95%的行业领先水平。
- 采集指定虚拟节点的Metrics由于Prometheus常通过Kubelet Service采集所有节点的Metrics,采集单个虚拟节点的数据会返回所有虚拟节点的全量数据,因此会出现Metrics重复的现象。为了解决这个问题,Serverless集群提供了采集指定虚拟节点的Metrics数据的能力,不但保留了原有的采集端点
:10250/metrics/cadvisor,并且会过滤指定nodeName的数据,避免重复采集数据。 - 创建敏感数据识别任务全量识别:在规则组的基础上加入自然语义处理NLP能力,扫描速度相对较慢,识别率更高。快速扫描识别周期选择任务的识别周期: 单次:根据设置的执行计划,在设定的时间执行一次该识别任务。每天:选择该选项,需要设置“启动时间”,即在每天的固定时间执行该识别任务。每周:选择该选项,需要设置“启动时间”,即在设定的时间以及每周这一时间点执行该识别任务。每月:选择该选项,需要设置“启动时间”,即在设定的时间以及每月这一时间点执行该识别任务。单次执行计划“扫描周期”选择“单次”时,显示该参数。
售前咨询热线
400-810-9889转1
关注天翼云
©2026
天翼云科技有限公司版权所有 增值电信业务经营许可证A2.B1.B2-20090001
公司地址：北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层205-32室
