Vivo apresenta práticas de armazenamento de grande escala

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Autor: três décadas

Este artigo visa apresentar as características de armazenamento interno vivo prática, evolução e perspectivas futuras, servir como um catalisador para atrair mais boas idéias.

Primeiro, a análise precisa

tecnologia AI mais amplamente dentro vivo, que apresenta dados desempenha um papel vital para a formação desligada, estimativas on-line e outras cenas, precisamos projetar um sistema para resolver os vários recursos de problemas de armazenamento de dados confiáveis ​​e eficientes.

1. Características dos dados de recursos

(1) Valor Grande

dados recurso geralmente contém uma grande quantidade de campos, resultando em um depósito final para o Valor KV particularmente, mesmo se ele é comprimido.

(2) grande quantidade de armazenamento de dados, alta simultaneidade, alto rendimento

Em que a quantidade de dados armazenados cena para ser grande, a KV-memória (como Redis Cluster) é difícil de encontrar, mas também muito caro. Se cena online ou offline cenários, uma grande quantidade de solicitações simultâneas, Valor não é pequena, o throughput naturalmente grande. 

(3) requisitos de desempenho alta de gravação, baixa latência

A maioria cena característica requer muito baixa latência ler e escrever, e estabilidade contínua, menos jitter.

(4) não requer o escopo da investigação

A maioria das cenas são um único ponto de leituras e gravações aleatórias.

(5) o sincronismo de dados de massas de enchimento

Muitas características do dados acaba de ser calculado quando ela está presente em alguns dos produtos de armazenamento orientada para OLAP, e regularmente contado uma vez, quer ter uma ferramenta que pode transformar os dados de recursos em sincronia tempo para KV online.

(6) a facilidade de utilização

Serviço ao acessar o sistema de armazenamento não é muito melhor compreensão do custo.

2. A demanda potencial

• Estendida a Universal Disk KV, apoiando cada cena dos requisitos de armazenamento de grande capacidade

  Nosso objetivo é estrelas do mar não deve ser limitada para atender às características da cena.

• Outro apoio NoSQL / banco de dados Newsql, reutilização de recursos

  A partir de necessidades do negócio, vamos acompanhar as necessidades de um banco de dados NoSQL grande variedade, como o banco de dados, banco de dados de cronometragem, armazenamento de objetos, etc., estão completamente isolados se cada produto, sem recursos (capacidade de plataforma de código etc.) multiplexação, é uma enorme custos de manutenção.

• maintainability

  Primeiro de tudo a linguagem de implementação não é muito pequeno, caso contrário, será difícil no recrutamento, e diga-nos o melhor do jogo tecnologia de desenvolvimento de pilha.

  Nós não podemos confiar demais em serviço de terceiros arquitetura de componente projetado para reduzir a complexidade de operação e manutenção.

3. Sistema de armazenamento iceberg

Com base na demanda acima, decidimos protocolo Redis compatíveis, os usuários ver apenas uma única versão de serviço similar Redis, mas nós fizemos muito atrás da confiabilidade do trabalho de segurança.

Em segundo lugar, a seleção do programa

Na seleção do programa, seguimos alguns princípios básicos:

• De fonte aberta, por demanda.

• receita fiscal, brainstorming.

• dominante linguagem, a arquitetura mainstream.

• Primeiro confiáveis, de alta capacidade de manutenção.

Resumidamente explique alguns dos nosso programa de pesquisa cedo analisando as vantagens e desvantagens:

Para ser honesto, a pesquisa é bom projeto open source, mas dependem de documentos código e design oficiais, não em profundidade experiência, são difíceis de determinar um produto open source é realmente adequado para nós, esquema de calibração adequada corrida eleitoral poderia ser melhor tipo, mas também, em certa medida reflete a nossa forte execução.

Em geral, estamos a encontrar um equilíbrio ideal em todos os aspectos da demanda existente, a demanda potencial, facilidade de uso, arquitetura avançada, desempenho, facilidade de manutenção, após a pesquisa teórica e prática depois de algum tempo, eventualmente nós selecionar o Nebula.

Três, perfil da nebulosa

Nebula Graph é um elevado desempenho, alta disponibilidade, alto, dados consistentes confiáveis, open source dados do mapa distribuído .

1. armazenar a separação calculado

Armazenar a separação calculada usando projeto Nebula, serviços de computação serviços de armazenamento de estado e sem estado é hierárquica, de modo que a camada de armazenamento pode melhorar o foco a confiabilidade dos dados, KV exposição simplesmente a camada de interface pode ser calculado diretamente focada no usuário necessário na lógica computacional, mas também aumentar consideravelmente a flexibilidade de implantação operação e manutenção.

No entanto, como a base de dados de mapa, a fim de melhorar o desempenho, uma porção da FIG A nebulosa pia lógica de cálculo para a camada de armazenagem, que é uma solução de compromisso entre a flexibilidade mais realista e desempenho.

2. Forte arquitectura tradicional consistente

Nebula forte uso consistente de Raft, é a consistência multi-cópia da abordagem mainstream, e isso tem sido atingida inicialmente pela Raft Jepsen linear ensaios de conformidade, como um começo perto do projeto de código aberto para aumentar a confiança do usuário é útil.

3. Scalable

Escala graças à sua capacidade de baseado em Hash nebulosa Multi-jangada é alcançado enquanto próprio agendador (Balancer) para balanceamento de carga, arquitetura e implementação são relativamente simples (ou, pelo menos por agora), para usar um baixo custo.

4. Manutenção Fácil

Nebula kernel usa a implementação C ++, com o nosso jogo Comparar o desenvolvimento de tecnologia de pilha de infraestrutura. Após a avaliação, nebulosa capacidades da plataforma básicos (como interface de monitoramento, modelo de implantação) é simples de usar, com a nossa própria plataforma pode ser uma boa bunda.

Fazer boa implementação abstrata código, a flexibilidade para suportar vários mecanismos de armazenamento, e mais tarde estabeleceu uma boa base para a otimização de desempenho características da cena para nós.

Quatro, nebulosa Raft Perfil

Nebulosa mencionado acima é dependente na jangada forte assegurar, um contorno consistente brevemente as características de nebulosa jangada:

1. Selecione o termo principal

ciclo de vida de um grupo Raft é contínuo após o outro mandato, cada um dos quais vai eleger um mandato começando Líder, os outros membros do seguidor, um mandato de apenas um Líder, Líder, se a posse não está disponível, vamos imediatamente ir para o próximo um mandato, a eleição de um novo líder. Este mecanismo faz Raft líder forte da dificuldade de implementação do projeto muito abaixo do seu patrono - Paxos.

2. replicação de log, compressão

implementação Raft padrão, cada solicitação de gravação do cliente serão convertidos em "Operação Log", escreveu arquivo wal, Líder após a operação japonesa para atualizar sua própria máquina de estado, replicação assíncrona vai tomar a iniciativa de registrar todas as Follower, não foi até mais de metade da resposta Seguidor foi devolvido ao cliente escrito com sucesso.

operação real, arquivos wal vai se tornar cada vez maior, se não um razoável wal mecanismos de recuperação de log, arquivo wal em breve ocupar todo o disco, o mecanismo de recuperação é a compressão log (Log compactação). implementação Log compactação nebulosa é relativamente simples, o usuário só precisa de um parâmetros wal_ttl, você pode, sem comprometer a exatidão do cluster, os arquivos ocupam espaço controle wal em uma faixa estável.

Nebula alcançado lote e oleodutos mecanismos Raft para apoiar seguidor ao líder do lote e enviar registros fora de ordem, sob cenários de alta concorrência, pode efetivamente melhorar os clusters globais rendimento.

3. Os membros Mudança

Alcançar semelhante com típico Raft, onde mencionar Snapshot mecanismo de foco nebulosa Raft de.

Quando um membro do Grupo aumentou Raft, nós precisa obter novos membros do líder atual de todos os log em ambos sua própria máquina de estado, que é um recurso sobrecarga não pode ser subestimada, resultando em maior pressão sobre o líder. Para este efeito, o general Raft Snapshot irá fornecer um mecanismo para resolver este problemas de desempenho de expansão nó e recuperação de falha do nó questão pontualidade.

Snapshot, ou seja, própria máquina de estado do Líder rotulado como um "espelho" armazenados separadamente, na implementação nebulosa Raft, o "espelho" é exemplo Rocksdb (isto é, a máquina do Estado em si), quando um novo membro se junta, Líder chama Rocksdb digitalizar toda a instância de Iterator , durante a leitura do valor de novos membros para a divisão de atacado, a conclusão final de todo o processo Snapshot copiar de.

4. Multi-jangada implementado

Se um cluster tem apenas um grupo Raft, a escala é difícil de conseguir, adicionando máquina, um cenários de aplicação muito limitado, método natural é pensar de dividir o conjunto de dados de uma pluralidade de diferentes Grupo Raft, aqui introduz dois novos problemas: (1) como a fatia de dados (2) como a fatia de cluster uniformemente distribuída.

Multi-jangada é alcançado em uma coisa desafiar e muito interessante, a indústria existem dois tipos de implementação mainstream, é baseada no Hash, um é baseado em Região, têm vantagens e desvantagens, na maioria dos casos, o primeiro é relativamente simples eficaz, nebulosa usando atualmente modelo baseado em Hash, que é o que precisamos, mas o mapa para a cena, não há mais o planejamento de acompanhamento, a dinâmica da comunidade requerem atenção contínua.

Em quinto lugar, a plataforma de armazenamento funcionalidades introduzidas

1. Arquitetura do Sistema

Nebulosa na arquitetura original, baseado no aumento do número de componentes, incluindo Redis Proxy, plataforma Rediscluster Proxy e componentes relacionados.

Exemplos de meta-informação é armazenada Meta toda cluster, incluindo roteamento regras pedaço de dados, informações de espaço, etc., o que em si é um grupo Raft.

Exemplos de armazenamento de dados reais armazenados no nó assume-se que um conjunto que corresponde a uma pluralidade de m fatias Grupo jangada, cada um correspondendo a n cópias Grupo jangada, A nebulosa é a m * n cópias uniformemente distribuído para a pluralidade de casos e armazenamento líder visa número cada instância também é semelhante.

Graph API de desenho Console é um exemplo de um provedor de serviços, bem como todo o cluster, apátrida.

Exemplos de protocolo compatível Redis Redis, para atingir a parte de estrutura de dados Redis nativa, sem estado.

exemplo Rediscluster compatível com o protocolo Redis cluster, sem estado.

2. Performance Optimization

(1) Ajuste Cluster

O acesso das empresas de produção real, muitas vezes precisam de ajustar os parâmetros para diferentes cenários, neste trabalho inicial tem um monte de tempo, mas também acumulou uma experiência valiosa para nós.

(2) WiscKey

A maioria das características dos cenários mencionados anteriormente valor era relativamente grande, depender exclusivamente de Rocksdb causa amplificação de gravação graves devido a lógica de disparo compactação freqüentes, e cada compactação vai ser a chave e valor varrido para fora do disco, em grande valor sob o cenário, essa sobrecarga é muito terrível. Para esta academia fim proposto algumas soluções, praticidade WiscKey e amplamente reconhecido, a indústria também conseguiu a sua implementação open source (Titandb).

Titandb Para mais detalhes consulte o seu  documento oficial , em termos simples, é a transformação de Rocksdb, interfaces externas compatíveis, reservas LSM-árvores, novo armazenamento BlobFile, Key valor armazenado separadamente, depósito de LSM-árvore chave, o valor de depósito BlobFile, dependente de disco SSD aleatório ler e desempenho de gravação, consultas alcance sacrificar o desempenho, reduzir a amplificação de gravação na cena Valor grande.

Nebulosa graças ao apoio projeto múltipla mecanismo de armazenamento, Titandb muito fácil de integrar o armazenamento Nebula, na produção real, realmente nos dá um bom rendimento no desempenho.

3. mecanismo TTL

Se Rocksdb, ou Titandb, são interface de compactação filtro compatível, que é quando compactação irá chamar esse filtro a determinar se os dados específica precisa ser filtrado. Nós crescemos no Valor realmente escrito para o armazenamento de TTL, na compactação Filtro ao digitalizar cada valor, valor para determinar se o TTL extraído expirado, e em caso afirmativo, exclua o correspondente par chave-valor.

No entanto, na prática, encontramos, Titandb quando compactação após significativa se o valor é isolado específica BlobFile, Filter O valor não é lido (só ficar no LSM-árvore na pequena valor pode ser lido). Isso resultou em grande desvantagem para nós mecanismo TTL, resultando em dados desatualizados há nenhuma maneira de recuperar. Para este fim, nós fizemos um pouco de tratamento especial, quando grande valor é isolado BlobFile, LSM-árvore não vai economizar Dui Key-Index, Índice de Valor está na posição em BlobFile, tentamos espécies TTL com o Índice, tornando Filtro tempo para resolver o TTL, a fim de alcançar todos os dados desatualizados de exclusão físicas.

4. fácil de usar

Facilidade de uso é um sinal de banco de dados de maturidade, é um grande problema.

Do ponto de vista de diferentes usuários, vai sair de um conjunto diferente de requisitos, funções de usuário podem incluir a operação e dba manutenção, empresas em I & D engenheiros, engenheiros de operação e manutenção, etc., e, finalmente, esperamos superar as expectativas em todas as perspectivas podem alcançar a verdadeira de alta utilização produtos de armazenamento. Aqui estão algumas práticas simples que temos na facilidade de uso:

(1) redis protocolo compatíveis

Nós transformamos as belezas da KVrocks de código aberto (um disco baseado em produtos Rocksdb KV compatíveis acordo Redis stand-alone), dependem nebulosa C ++ versão do cliente de armazenamento, dependente da lógica subjacente Rocksdb substituído interface lógica nebulosa armazenamento KV a ler e escrever, a fim de alcançar Redis uma camada de compatibilidade protocolo sem estado (Proxy), e nós implementamos alguns comandos adicionais com base nas necessidades reais. Claro, nós só percebi algumas cenas para o recurso Redis comando, para ser compatível com todas as instruções KV Redis distribuídos com base na necessidade de considerar uma transação distribuída, onde eu primeiro segredo, portanto, fique atento.

(2) a partir do suporte introduzido no KV dados em lotes colmeia

apresentam cenas, esse recurso também é um reflexo da facilidade de uso, nebulosa para os dados atuais que mostram a estrutura dos dados foi alcançado a partir do guia Hive, um formato KV compatível com pouca transformação lata.

(3) a operação e manutenção plataforma

Mantemos um público pré-configurado em todos os meta-informação linha central do cluster, e caiu algumas operações simples, como um cluster de implementação de chave, uma chave de cluster para desinstalação, relatório de acompanhamento regular, cronometrado comandos para verificar a exactidão, testes de saúde casos de cronometragem, temporização de monitorização da carga aglomerado, etc, para satisfazer as necessidades básicas de operação e manutenção diária. Ao mesmo tempo, vivo interna na construção de uma plataforma DBaaS totalmente funcional, tem realmente apoiar um monte de funcionamento da plataforma DB e manutenção do produto, incluindo o Redis, MySQL, ElasticSearch, mongodb etc., aumentar consideravelmente a eficiência das operações de gestão de dados, portanto, as características finais manter-se a plataforma de armazenamento é totalmente integrado, co-evolução, continuar a alcançar facilidade de uso e avanço robustez.

5. Recuperação de Desastres

(1) em espera frio regular

-se nebulosa fornece mecanismo de vigilância frio, só precisamos projetar estratégia personalizada backup regular, você pode melhor atender às necessidades de negócios, não descritos em detalhes aqui, são olhar pode interessado na nebulosa  conjunto mecanismo de instantâneo .

(2) rastreamento em tempo real

Hot Standby conseguiu um total de duas fases:

Fase: relativamente simples, considerar apenas os backups incrementais, e tolerar perdas.

Atualmente KV principal serviço apresenta cenas (cenas ou cache), a confiabilidade dos dados exigidos não são particularmente elevados, e reside a dados em tempo na loja não vai demorar muito, TTL em breve serão eliminados. Para este efeito, não suporta hot standby esquema de backup de dados de ações.

Quanto backups incrementais, ou seja, a camada de Proxy para "solicitação de gravação" gravação assíncrona mais uma vez para o cluster em espera, mestre de cluster ou continuar a exercer gravação síncrono, enquanto os recursos da CPU proxy são suficientes, não afetará a leitura e gravação de desempenho do próprio cluster principal. Aqui há um risco de perda de dados, tais como assíncrona Proxy não terminou, o processo de repente desligou, em seguida, preparar o cluster vai perder um pouco de dados, mas como mencionado anteriormente, a maioria das características da cena (ou cenas cache) a tal ponto a perda de dados é tolerável.

Fase II: tanto para garantir um backup incremental, mas também para garantir o estoque de volta.

Nebula Raft introduzido Learner, é também uma cópia do Grupo de Raft, mas nem participar na eleição primária, não afeta a maioria submetido, ele apenas discretamente receber um pedido do líder da cópia log. Como outros Follower, Learner uma vez pendurado, Leader continuará a logs de replicação Repetir para Learner, Learner até a recuperação de reinício.

Com este mecanismo, para alcançar o estoque de volta para uma mudança simples, podemos implementar um componente de recuperação de desastres, disfarçado como um aprendiz, ligada ao Grupo Raft, os membros depois de o mecanismo de mudança vai garantir que o estoque de Líder de Raft de dados e incremento sob a forma de dados de registo pode ser sincronizada para a recuperação de falhas de montagem, enquanto o outro lado do conjunto dependente nebulosa Client Storage converter os dados de registo para a aplicação de origem pedido de escrita de um cluster de recuperação de desastres.

6. Cruz sala dupla

piso de estar dupla é dividida em duas fases:

Fase I: sem levar em conta a resolução de conflitos, não garante que o acordo final entre os clusters.

Esta versão do mesmo realização simples, entende-se que dois clusters outro desastre, pois há cidade-ativo, requisitos de failover, por menos exigente negócios ou consistência eventual útil.

Fase II: a introdução de CRDT lidar com o conflito e alcançar um acordo final.

Esta versão requer confiabilidade é relativamente alto, com capacidade de recuperação de dois desastre complexo, o acesso à solicitação de gravação cluster no log Learner no.

Em circunstâncias normais Seki, dois clusters KV pode ser distribuído em salas diferentes, uma unidade de cada serviço de negócio irá ler os dados a partir desta sala KV, KV duas salas diferentes sincronizado com cada outras mudanças. Se dois KV atualizado com uma chave, e sincronizados entre si, então ele deve ser a forma de lidar com o conflito?

A abordagem mais simples é o mais "tarde" para gravar dados para atualizar dois KV, assegurar que o acordo final, a "noite" faz todos não significa - em um sentido absoluto, mas de acordo com a data e hora da ocorrência de uma operação de gravação, dois com uma chave operação de gravação pode ter um quarto com os respectivos selos de tempo, mas não necessariamente a sincronização do relógio entre a sala de máquinas, o que pode causar a operação real ocorre primeiro carimbo de tempo pode ser maior, mas nosso objetivo final é alcançar consistente, não sincronizado com o relógio mecanismo de emulação, de modo que nenhum problema. Para essa idéia, bem conhecido programa de CRDT consistência eventual foi dada a implementação padrão apropriado.

KV depósito real de apenas tipo de dados String, correspondente ao CRDT nas estruturas de dados Register, um dos quais é o de alcançar baseada-Op LWW (Últimos-write-WINS) Register, por definição, é o valor mais "tarde", escreveu a ser, eventualmente, consistente estado, o algoritmo tem o seguinte protótipo:

Para CRDT lata interessados ​​olhada outras informações on-line, não descrito em detalhes aqui.

Felizmente, o interior foi alcançada in vivo no Redis Conjunto de CRDT Register, e fornece um quarto conjunto de transmissão fiável de protecção de dados uniforme, tornando o novo armazenamento KV pode ficar sobre os ombros de gigantes. Note-se que, linha KV MSET grande solicitação de gravação, e suporta apenas CRDT Register Conjunto de processar um único pedido de colisão, de modo componente Learner-ativo no pedido recebido requer Líder Batch Escrever um desmontado em um Conjunto comando e, em seguida, para sincronizar pares de cluster.

VI Futuro

1. O comum estendida para armazenar KV

Projetamos características do tempo de armazenamento, fez objetivo comum de armazenamento KV, bancos de dados tornou a base mais poderosa. Mas para fazer uma loja KV genérico, ele também precisa de um monte de trabalho para implementar, inclusive, a capacidade da plataforma, melhorar a confiabilidade dos aspectos de baixo custo. Felizmente, a indústria tem um monte de boas práticas e nos dar um grande valor de referência.

2. continuar a melhorar as capacidades da plataforma

A, a referência mais simples interna vivo, bem como grandes empresas de Internet Redis práticas de gerenciamento de plataforma, construção de novas capacidades da plataforma KV há muitas coisas para fazer, e follow-up irá combinar com a operação DB inteligente e de manutenção, mais imaginação grande.

3. Para continuar a melhorar a precisão do mecanismo de verificação

a confiabilidade dos dados e correção da existência e da prosperidade é um produto de banco de dados, é preciso continuar a melhorar o mecanismo de verificação adequada.

Nesta fase, não se comprometeram a nível confiabilidade lei dados financeiros, vamos continuar nessa direção, uma série de recursos para atender a cena atual e o cache local é viável.

Temos gradualmente introduziu uma série de ferramentas de código aberto caos, com a esperança de continuar a desenterrar os potenciais problemas do sistema, para fornecer aos usuários com mais serviços de armazenamento de dados confiáveis.

4. capacidades de programação avançadas

O núcleo é construído em torno de um armazenamento de banco de dados distribuído, computação, programação de três temas, incluindo a importância da programação visível, balanceamento de carga é uma parte das regras atuais de fragmentação baseado em hash pode ser alterado com base-Região follow-up de fatias regras? Você pode combinar com os produtos de armazenamento em nuvem K8S KV para construir nativa? Capaz de fazer mais inteligente ajuste de distribuição de dados, mais automatizado ...... vamos ver.

A separação de dados quente e frio

Natureza ou de custo e desempenho trade-offs, especialmente para alguns clusters de larga escala, 90% dos dados pode ser raramente visitado, mesmo se os dados salvos na memória flash, mas também um desperdício de recursos. Por um lado queremos que os dados sejam acessados ​​com frequência pode obter uma melhor leitura e desempenho de gravação, por outro lado, queremos maximizar a economia de custos.

Uma abordagem mais directa, é manter a memória de calor e flash sobre os dados, alguns dos dados frio é armazenado congelado algum meio mais barato (como disco mecânico), que precisa ter a capacidade de julgar o próprio sistema, pode continuar a diferenciar dinamicamente os dados que é quente, que são dados a frio.

6. Suporte vários tipos de motores de armazenamento

Agora suporta o Rocksdb e Titandb, follow-up irá considerar a introdução de mais tipos de mecanismos de armazenamento, como memória pura, ou de memória flash baseados em AEP e outro mecanismo de armazenamento novos produtos de hardware.

7. Suporte para HDFS cold standby remoto

Para o cenário on-line, backup de dados é muito importante, e o backup instantâneo atual nebulosa apoiou nível de cluster local, mas a máquina desligou, ou há um risco de perda de grandes quantidades de dados, vamos considerar os dados para uma espera fria remoto, como HDFS. HDFS não é tão longo como o custo para montar o diretório, despejo instantâneo cluster para o diretório especificado pode? Nós faremos uma reflexão e design.

leitura de disco 8. SPDK e escrever

O teste real nos diz, também é dependente de disco NVMe, utilize o SPDK stand-alone melhorar o rendimento do que sem SPDK quase dobrou. Bypass Kernel SPDK Este programa tem sido uma tendência geral, o disco io facilmente tornar-se um cenário de estrangulamento, usando SPDK pode efetivamente melhorar a utilização dos recursos.

9. SSD KV

Dadas as vantagens SPDK Bypass Kernel, a indústria propôs uma nova solução (KV SSD).

Rocksdb perceber LSM-árvore, mecanismo de compactação irá causar amplificação de escrita séria, e KV SSD oferece interface KV nativa, compatível API Rocksdb baseado em novo registro de dados podem ser gravados diretamente no SSD, você não precisa de ser repetido operação de compactação, reduzindo assim a um Rocksdb ampliada escrever uma nova tecnologia, é muito vale a pena tentar.

10. A base de dados de suporte na fig.

Nosso produto tem sido ordenado nebulosa KV, uma razão importante é se preparar para o banco de dados do mapa, temos vindo a tentar para aceder a algumas necessidades de diagramação de negócios, depois de a comunidade open source queria ser capaz de cooperar e construir um dos principais recursos de banco de dados mapa .

apoio da base de dados 11. O sincronismo

5G e na era das coisas, o banco de dados de tempo desempenha um papel muito importante.

Este campo Influxdb atual líder, mas a versão de código aberto não suporta distribuído, depende apenas de um para o projeto de série único mecanismo de armazenamento de dados (TSM), muito limitado valor prático.

Nossos produtos oferecem um pronto-KV distribuídos recursos de replicação, as capacidades de plataforma padronizada, medidas de segurança de alta disponibilidade, esperamos ser capazes de reutilizá-los, tanto quanto possível.

Combine não é possível considerar o TSM com a capacidade de fazer uma integração replicação distribuída, além de estratégia Sharding cena amigável-timing, a construção de um sincronismo do motor de armazenamento distribuído altamente disponível, substituir a camada de armazenamento stand-alone de open source InfluxDB.

12. Um objeto de suporte de armazenamento armazena os metadados

Metadados é fundamental para o armazenamento de "armazenamento de objetos" é, desde que nós fornecemos um poderoso produtos de armazenamento KV, não é pode ser reutilizado, operação e manutenção, e pesquisa e desenvolvimento para reduzir a carga de mantê-la?

Sete, finalmente

Precisamos continuar a praticar o processo de coordenação dos recursos, coleta de requisitos, produto interativo, e se esforçam para acesso mais cenas, recolher mais demanda e melhor polir o nosso produto, entrar num círculo virtuoso, logo que possível, informando seus sentimentos e experiências em:

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Nota: Por favor, reproduzir o artigo com o Micro sinal: labs2020  contato.