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引言 数据库的云化、丰富业务场景下多元的数据库类型、公有云与私有云交织的IT架构，叠加信创影响使得企业内部的基础设施日益复杂，如何高效管理多元的数据库和多云异构基础设施正成为企业面临的严峻挑战。 在此背景下，数据库云应运而生。数据库云具有对多元数据库和多云异构基础设施简洁、便捷的管理能力，既是一众数据库管理工具中的集大成者，也代表着数据库管理技术进化新方向，正被广泛纳入企业数字化基础设施建设。 01数据库云市场发展驱动因素 自2022年起，爱分析开始关注数据库云这个市场。据爱分析调研，2023年数据库云市场增速将超过30%，企业用户需求是驱动数据库云市场高速增长的关键因素。 2022年，爱分...
在SQLServer中，创建备份和执行还原操作对于确保数据完整性、灾难恢复和数据库维护至关重要。以下是备份和恢复过程的概述： 方法1.使用SQLServerManagementStudio(SSMS)备份和还原数据库 按照SSMS步骤备份SQL数据库 打开SSMS并连接到您的SQLServer实例。 右键单击要备份的数据库。 导航至“任务”>“备份”。 选择备份类型（完整、差异、事务日志）。 定义备份选项，例如目标、名称、压缩等。 单击“确定”执行备份。 按照SSMS步骤恢复SQL数据库 打开SSMS并连接到您的SQLServer实例。 右键单击“数据库”>“恢复数据库”。 ...
PostgreSQL数据库是一款高度可扩展的开源数据库系统，支持复杂的查询、事务完整性和多种数据类型，这使得它成为企业中处理大规模和多样化数据需求的理想选择。在很多企业中，PostgreSQL不仅处理大量的交易数据，还支持复杂的数据分析和报告需求。 由于各种业务需求，企业常常需要将数据在不同的云平台或私有环境之间迁移。这些迁移场景通常伴随着数据安全性、业务中断的最小化、以及维持数据一致性等挑战。 传统数据库迁移方法面临的挑战 数据丢失和损坏的风险：在迁移过程中，由于网络问题、硬件故障或者操作错误，可能导致数据丢失或损坏。 迁移时间和成本：传统迁移方法可能需要较长的迁移时间，这不仅影响业务运...
秋天的第一次数据传输！ 又双叒叕，丝滑的零停机数据库在线迁移工具SquidsDBMotion再发新版！ SquidsDBMotion继续横向扩展数据库能力，本次不仅增加了PostgreSQL、GaussDB和openGauss的同构数据库能力，也提供了这些数据库到Kafka的数据流订阅功能，同时增加了Redis的增量和分片集群同步能力。另外，在任务列表查看，源对象筛选等方面也做了大量优化，大大提升了用户体验。 支持多款同构数据库迁移 不管是世界上最流行的开源数据库(Theworld'smostpopularopensourcedatabase)还是世界上最强大的开源数据库(Theworld...
利用Docker的强大功能：简化部署解决方案，确保可扩展性，并简化机器学习模型的持续集成/持续交付（CI/CD）流程。机器学习（ML）近年来取得了爆炸性增长，导致对稳健、可扩展和高效部署方法的需求增加。传统方法往往需要帮助将ML模型操作化，原因包括训练和服务环境之间的差异或扩展的困难。Docker是一个旨在自动化应用程序部署、扩展和管理的开源平台，作为解决这些挑战的方法。所提出的方法将ML模型及其环境封装到标准化的Docker容器单元中。Docker容器提供了许多好处，包括在开发和生产环境中的一致性、易于扩展和简化部署。我接下来将深入探讨Docker及其在ML模型部署中的作用，并通过相关代码片...
分布式系统将数据复制到多个服务器上，以获得更好的容错性、可扩展性和可靠性。一致性模式（一致性模型）是一组用于在分布式系统中进行数据存储和数据管理的技术。一致性模式决定了数据在分布式系统中的传播。因此，一致性模式将影响分布式系统的可扩展性和可靠性。在分布式系统中有许多一致性模式。选择哪种一致性模式取决于系统的需求和使用案例，因为每种一致性模式都有其优点和缺点。一致性模式必须是多数据中心系统架构的核心，因为在多个数据中心之间维护一致性并不是一个简单的任务。一致性模式可以大致分为以下几类： 强一致性 最终一致性 弱一致性 对于重视高可用性和性能而不是一致性的分布式系统，最终一致性模型是最佳选择。...
企业现在热衷于采用微服务架构，因为它具有敏捷性和灵活性。容器和作为首选的容器编排工具—Kubernetes的兴起使得从单体架构向微服务架构的转变变得更加容易。然而，在大规模使用微服务架构时出现了一系列新的挑战： DevOps和架构师很难管理服务之间的流量 由于微服务部署在多个集群和云中，数据走出了（防火墙）边界，变得容易受到攻击； 安全性成为一个重大问题对网络拓扑的整体可见性对于SRE来说成为一场噩梦 实施新的安全工具，或者调整现有的API网关或Ingress控制器，只是一种临时解决方案，无法完全解决上述问题。 架构师需要的是一种彻底的基础设施实现，以应对不断增长的网络、安全和可观察性挑战...
简化GoogleKubernetes集群的管理，为应用程序开发人员和平台运营商提供便利，通过使用开源的Korifi安装CloudFoundry抽象层。 托管的Kubernetes集群在软件开发人员中非常受欢迎。他们寻求托管提供商的原因有很多，其中主要原因是简化管理、提高可靠性和控制成本。在众多可用的提供商中，GoogleCloud在软件开发人员中非常受欢迎，是一个很好的基础设施提供商选择。GoogleKubernetesEngine是GoogleCloud提供的托管Kubernetes服务，但开发人员需要更多的东西来管理他们的应用程序。 CloudFoundry是一个强大的平台即服务（PaaS...
大家好，开发者们！今年大约有9万人参与了StackOverflow的调查。令人印象深刻的是，Postgres被评为第一数据库。此外，DBEngines还将PostgreSQL列为全球增长最快的数据库之一。这对我们意味着什么呢？很明显，我们应该努力成为PostgreSQL专家。朝这个方向迈出的一个重要步骤是设置我们自己的数据库进行实践实验。所以，无论你喜欢阅读还是观看，让我们一起走过三种实用、用户友好且完全免费的方式来开始你的PostgreSQL之旅。 方法1:使用Docker深入学习PostgreSQL 最简单和最经济的开始使用PostgreSQL的方法是使用Docker。只需一个Docker...
Kubernetes是一个流行的开源平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它提供了一个强大的API来管理资源，但有时其内置资源不足以满足需求。这就是Kubernetes自定义资源定义（CRD）的用武之地。CRD允许定义自己的自定义资源，可以像Pod和Service等内置资源一样进行管理。 这篇文章中，我们将逐步介绍一下实现KubernetesCRD的步骤。需要准备以下条件： 安装并配置了kubectl的Kubernetes集群。 运行了启用了RBAC（基于角色的访问控制）的KubernetesAPI服务器。 基本了解Kubernetes资源清单和YAML。 步骤1：定义...
前言 性能优化大师BrendanGregg曾说：“性能问题可能来源于任何地方，包括系统中因你一无所知而不曾检查的地方”，CPU电源管理就是在性能优化过程中经常被忽略的地方。在这篇文章中，我们从一个简单的ping延迟出发，以小见大，一起了解CPU电源管理。 之前在项目中观测到一个奇怪的现象（如下图所示），在测试网络延迟时，从服务器Aping服务器B延时只有0.04ms左右，但是从服务器Bping服务器A延迟确有0.12ms左右，结果相差三倍多！而两台服务器是直连的，中间也没有经过路由器或交换机，那么延时差到底是怎么产生的呢？ 在分析此问题时，我们将ping时延做一个简单的拆分，它包括了在链路中...
前言 性能优化大师BrendanGregg曾说：“性能问题可能来源于任何地方，包括系统中因你一无所知而不曾检查的地方”，CPU电源管理就是在性能优化过程中经常被忽略的地方。在这篇文章中，我们从一个简单的ping延迟出发，以小见大，一起了解CPU电源管理。 之前在项目中观测到一个奇怪的现象（如下图所示），在测试网络延迟时，从服务器Aping服务器B延时只有0.04ms左右，但是从服务器Bping服务器A延迟确有0.12ms左右，结果相差三倍多！而两台服务器是直连的，中间也没有经过路由器或交换机，那么延时差到底是怎么产生的呢？ 在分析此问题时，我们将ping时延做一个简单的拆分，它包括了在链路中...
1传统RAID 硬盘阵列（RedundantArraysofIndependentDisks，RAID），是由很多块独立的硬盘，组合成一个容量巨大的硬盘组。 1.1 阵列卡 现如今，基本所有的服务器都通过RAID卡对硬盘进行管理。硬盘插入到服务器的槽位后由背板的线缆连接RAID卡进行一个统一的管理，然后提供给操作系统，操作系统不能直接使用硬盘。 以下为一些常见的RAID级别： RAID0将数据分成若干相等大小的数据块，把他们写在不同的硬盘上，以独立的方式实现多块硬盘的并读访问，并发执行I/O操作。基本能够发挥出所有硬盘的性能，但是RAID0没有冗余机制，硬盘越多固然性能...
生成的AI输出并不总是可靠的，但是下面我会讲述如何改进你的代码和查询的方法，以及防止发送敏感数据的方法。与大多数生成式AI一样，OpenAI的API的结果仍然不完美，这意味着我们不能完全信任它们。幸运的是，现在我们可以编写代码询问GPT如何计算响应，然后如果认可该方法，那我们可以自己运行代码。这意味着我们可以提出自然语言问题，比如“去年按地区的总销售额是多少？”，并且对响应的准确性感到可信。下面是一种快速而简单的技术，用于使用GPT设置自己的数据库的自然语言查询： 将数据的结构、一些示例行或两者都放入一个文本字符串中。 使用该信息加上你的自然语言问题来构建一个“提示”给AI。 将提示发送到O...