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生态发展Serverless架构的发展，离不开云厂商的驱动，离不开开源社区的支持，在过去的几年时间，无论是高校、实验室、云厂商等对Serverless架构的研究，还是CNCF等基金会对Serverless架构的持续关注和赋能，还是其他的Serverless社区、开源项目对Serverless架构的建设
项下的“新建”（当该架构下还没有部署架构的时候，可以点击【创建一个部署架构】），开始新建部署架构，在当前集成架构下开始新建部署架构，选择“自动部署（RFS）”类型。 图10 新建部署架构 RFS部署架构设计界面介绍 图11 RFS架构设计界面 表1 RFS架构设计界面说明 编号（对应上图）
1、什么是架构和架构本质 在软件行业，对于什么是架构，都有很多的争论，每个人都有自己的理解。 此君说的架构和彼君理解的架构未必是一回事。因此我们在讨论架构之前，我们先讨论架构的概念定义，概念是人认识这个世界的基础，并用来沟通的手段，如果对架构概念理解不一样，那沟通起来自然不顺畅。
加速场>架构模板”可进入架构模板页面。 架构模板查找 设计中心的集成架构可申请发布到加速场，审核通过后即可成为架构模板，架构发布可参考发布架构模板。 支持输入架构模板名称、适用行业、适用场景等关键字对架构模板进行查找； 支持按照模板类型、部署环境、适用行业、适用场景对架构模板进行
Serverless 架构所支持的丰富的事件源，通过事件触发机制，可以通过几行代码和简单的配置对数据进行实时处理，例如：对对象存储压缩包进行解压、对日志或数据库中的数据进行清洗、对 MNS 消息进行自定义消费等： image.png 「离线数据处理」 通常要对大数据进行处理，需要搭建
大数据集群设计 设计云上的大数据集群部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据集
工作原理作为云时代新的计算范式，Serverless架构本身属于一种天然的分布式架构，其工作原理与传统架构虽没有翻天覆地的变化，但也是有细微的不同。 如下图所示，传统架构下，开发者开发完成应用之后，还需要购买虚拟机服务，初始运行环境，安装需要的软件（例如MySQL等数据库软件，Nginx等服务器软件等
ss，云计算的发展在近十余年中发生了翻天覆地的变化，从虚拟空间到云主机，从自建数据库等业务到云数据库等服务，云计算的发展是迅速的，Serverless架构也被诸多人寄予厚望，或许Serverless架构正当时，其已然开启从概念到实践的大规模落地之路，正如 Gartner 报告中的预测，到
1.1.7 应用场景 Serverless 架构作为云原生技术未来的演进方向，无服务器架构技术也从观望逐渐落地，据 Gartner 的过往预测数据显示：到 2020 年全球将有 20% 的企业部署无服务器架构。Serverless 将进一步释放云计算的能力，将安全、可靠、可伸缩等
数据标准设计 数据标准设计方法 针对属性字段设计数据标准，数据标准用于描述业务层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则。其描述了对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为标准被共同遵守。数据标准设计遵从以下原则： 以业务为导向，必须满足各标准各方的迫切需求，并根据业务需求分阶段推进制定工作；
分布式数据库。数据分片架构的特点是底层数据通过一定的规则比如hash或者range让数据打散分别分布到不同的数据节点上，计算时底层多个节点共同参与计算，可以算是一种mpp并行计算的架构，同时数据节点可以扩展，上层由协调节点进行SQL解析和转发，这是目前典型的分布式数据库架构，也是
Berkeley认为是云计算下一个十年的Serverless架构，被很多开发者认为是“实现了云计算最初的梦想”，那么Serverless架构到底是什么呢？其实，Serverless架构与云计算、云原生的情况类似：Serverless架构到底是什么，在不同的人心中也是有着不同的答案的。
thread)运行在备节点，三个线程配合完成数据复制的工作。但是，不难发现，这个架构在某些场景会有明显的缺陷：主库写入压力大时。当主库的写入压力比较大的时候，主备复制的时延会变大，因为需要回放完所有binlog的事务才会完全达到数据同步。增加只读节点时。增加备机/只读节点的速度很慢，因为我们需要将数据全量的复制到
实时数据分析技术架构基于企业级内核，采用统一SQL引擎，多引擎协同，实现数据体系内自闭环，从而达到一份数据多个引擎调用，高效多维度分析。依据流数据和时序数据特征打造出从优化器、执行器到存储的全系列、高性能、可扩展的实时数仓，提供四大技术创新：1. CEP引擎告别T+1模式改
DWS基于Shared-nothing分布式架构，具备MPP大规模并行处理引擎，由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。应用层数据加载工
性能数据采集 收集性能数据是收集指标和日志的过程，这些指标和日志提供有关工作负载性能的信息。 此数据包括数值，称为指标。 指标描述系统在特定时间点的状态。 它还包括包含组织成记录的不同类型的数据的日志。 通过收集性能数据，可以监视和分析工作负载的性能。 可以使用此信息来识别性能瓶
Hive Web Interface 四、Hive工作流程 一、Hive架构图 由上图可知，hadoop和mapreduce是hive架构的根基。Hive架构包括如下组件：CLI（command line
组织级参考架构 华为云提供了Landing Zone解决方案帮助企业客户在云上构建架构卓越、安全合规、易扩展的多账号运行环境，首要环节是规划组织和账号架构。按照康威定律，企业在华为云上的组织和账号架构要与企业的组织和业务架构总体保持一致，但也不要完全照搬复制。华为云提供以下参考架
数据指标设计 数据指标设计方法 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是表征某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。业务指标用于指导技
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