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多可用区 可用区指在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域，可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。GeminiDB支持将将实例下的节点Hash均衡部署在3个可用区内，实现跨可用区容灾部署。 父主题： 安全
创建的弹性云服务器与GeminiDB Redis实例要保证区域、可用区、VPC和安全组一致。 使用Sentinel模式连接实例，必须要先开启Sentinel兼容模式。 开启Sentinel兼容模式 登录管理控制台。
搭建双活实例需考虑网络等其他条件，该结果不代表在region下一定能成功搭建双活实例。
创建的弹性云服务器与GeminiDB Redis实例要保证区域、可用区、VPC和安全组一致。 操作步骤 获取GeminiDB Redis实例的负载均衡地址和端口。 负载均衡地址的查看方法请参见查看负载均衡地址及端口。 端口信息的获取方法请参见查看实例节点端口。
创建的弹性云服务器与GeminiDB Redis实例要保证区域、可用区、VPC和安全组一致。 操作步骤 获取GeminiDB Redis实例的负载均衡地址和端口信息。 负载均衡地址的查看方法请参见查看查看负载均衡地址及端口。 端口信息的获取方法请参见查看查看实例节点端口。
图2 大Key诊断相关参数 以上两个参数设置不宜过小，以免过多无效结果占据网络带宽，影响业务访问。 大Key诊断相关参数配置方法请参考修改当前实例的参数。 父主题： 诊断分析
前提条件 确保源端、目标端之间网络互通。 目标端GeminiDB Influx已创建好对应的数据库和RP(Retention Policy)。
influxdb.close(); } private static X509TrustManager defaultTrustManager() { return new X509TrustManager() {
单位：us ≥ 0 us GeminiDB Redis实例的节点 1分钟 redis686_client_network_packet_return_max redis客户端网络回包最大耗时 描述proxy到客户端网络回包最大耗时，代表应用侧网络质量。
公网带宽（可选） GeminiDB Cassandra实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；GeminiDB Cassandra数据库实例在云内部网络产生的流量不计费。
公网带宽（可选） GeminiDB Redis实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；GeminiDB Redis数据库实例在云内部网络产生的流量不计费。 假设您计划购买一个规格为2vCPUs，3个节点，存储空间容量为12GB的GeminiDB Redis实例。
公网带宽（可选） GeminiDB Cassandra实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；GeminiDB Cassandra数据库实例在云内部网络产生的流量不计费。
AWS DynamoDB与弹性云服务器之间通过专线传输数据，请确保弹性云服务器和AWS DynamoDB以及GeminiDB DynamoDB网络通畅。 GeminiDB DynamoDB存储容量不得小于AWS DynamoDB存储容量。 AWS DynamoDB开启流接口。
公网带宽（可选） GeminiDB Influx实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；GeminiDB Influx数据库实例在云内部网络产生的流量不计费。
公网带宽（可选） GeminiDB Influx实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；GeminiDB Influx数据库实例在云内部网络产生的流量不计费。
公网带宽（可选） GeminiDB Mongo实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；GeminiDB Mongo数据库实例在云内部网络产生的流量不计费。 假设您计划购买一个规格为4vCPUs 16GB，3个节点，存储空间容量为100GB的GeminiDB Mongo实例。
确保源端、目标端、迁移工具之间网络互通。 源端Kvrocks实例提前做好数据备份。 目标端GeminiDB Redis实例清空全部数据。
公网带宽（可选） GeminiDB Redis实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；GeminiDB Redis数据库实例在云内部网络产生的流量不计费。 假设您计划购买一个规格为2vCPUs，3个节点，存储空间容量为12GB的GeminiDB Redis实例。
公网带宽（可选） GeminiDB Mongo实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；GeminiDB Mongo数据库实例在云内部网络产生的流量不计费。 假设您计划购买一个规格为4vCPUs 16GB，3个节点，存储空间容量为12GB的GeminiDB Mongo实例。
数据自动排序、合并，简化中间处理环节 车辆上报的同一时刻多维度指标数据，由于车端不同部件处理以及网络传输时延差异，无法保证数据一次性、有序上报写入。 传统HBase：应用程序需要借助Spark对HBase的数据进行合并、排序，处理复杂，无法满足实时查询诉求。
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