云卷云舒专题
云卷云舒：论超级数据库、算网数据库、智算数据库
笔者大胆提出一种“超级数据库”的概念设想。 一、超级能力 就像当初提出“超级计算机”一样，我们是否同样可以提出“超级数据库”的概念呢？当然不是不可以。 二、超级计算机 我们回忆一下“超级计算机”的发展之路，大致经过了如下几个环节： 晶体管计算机：实现体积缩小半导体集成电路：集成在半导体晶片上的晶体管数量将每两年翻一倍的速度增长，这就是著名的“摩尔定律”，至今依然有效。芯片：体积进一步缩小
云卷云舒：谈云数据库的备份容灾
备份和容灾是云数据库的标配，是实现数据恢复、保护的关键。 一、数据库备份原理和策略 （1）灾备方案设计：根据业务需求和数据的重要性，对不同级别业务数据库采用定制的备份策略，并且把备份存储在不同的AZ或者数据中心，提升备份数据的可靠性，需要做默认的实时备份。 （2）自动化备份和恢复：建立自动化的备份机制，通过定时任务或事件触发，对关键数据进行备份。 （3）增量备份和差异备份：通过采用增量备份
云卷云舒：安可测评数据库名单
《安全可靠测评》CPU、OS、DB的名单如下： 附表一、中央处理器（CPU） 序号产品名称送测单位安全可靠等级1鲲鹏920深圳市海思半导体有限公司I级2龙芯3C5000L龙芯中科技术股份有限公司I级3申威1621无锡先进技术研究院I级4龙芯3A4000/3B4000龙芯中科技术股份有限公司I级5龙芯3A5000/3B5000龙芯中科技术股份有限公司I级6申威SW421无锡先进技术研究院I级7申
云卷云舒：2023年，我眼中的十大数据库
我眼中的十大数据库，只要看成长性和演进速度（个见勿怪）。 一、五强 1、openGauss：生态影响力变大，基于高斯的产品层出不穷 2、OceanBase：只因霸榜，技术强大，新特性更新频繁，胜任五强 3、PorlaDB：云原生数据库的标杆，虽然优势减弱，但依据独领风骚 4、TiDB：分布式、大容量能力的领先实力加分不少，近些年在海外发展有明显起色 5、GoldenDB
云卷云舒：独立式向量数据库？数据库向量式插件？
云卷云舒：算力网络+云原生（下）：云数据库发展的新篇章-CSDN博客https://blog.csdn.net/bishenghua/article/details/135050556 圈内人都知道，2023 年是向量数据库的元年，最初起源于 2023年3月英伟达的黄仁勋在 GTC 大会上提出的这个概念，后续一炮走红，研发潮、投资潮随之而来。 一、向量数据库定义 在传统的关系型数据库中，数据
云卷云舒：AI for DB、DB for AI
云卷云舒：算力网络+云原生（下）：云数据库发展的新篇章-CSDN博客https://blog.csdn.net/bishenghua/article/details/135050556 随着数据库和AI技术的分支同向演进，AI 和数据库间的关联越发紧密了。 大模型的演进发展，使得数据库与 AI 之间的结合全面升级，但是依然还是体现在两个方面：AI for DB、DB for AI。 1、"A
云卷云舒：【实战篇】云主机/虚拟机迁移
1. 简介 用户原有业务通过不同版本型号、不同操作系统的主机承载，形式上包括物理服务器、虚拟机、公有云主机等。随着业务不断扩张，需要将其业务云化转型，必须保证上云过程数据完整，业务平滑过度。 如果将所有业务系统都重新部署、重新配置服务，并需要将大量的用户数据进行传输拷贝，将会耗费大量的人力和时间。并且，将业务系统切换到新环境的的过程中，需要进行大量的测试工作，以保证业务系统迁移的成功率。因此，
云卷云舒：【实战篇】ElasticSearch迁移
在构建云原生应用的过程中，对于技术组件的云化选择是非常重要的。 1. 简介 Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳
云卷云舒：构建业务型电信智能运维方法
1 引言 智能运维（AIOps-Algorithmic IT Operations基于算法的IT运维）是人工智能技术在IT运维领域的运用，引用Gartner 的报告的一段话“未来几年，将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps，远远高于今天的10%“，最近2-3年智能运维的概念随处可见，各大互联网公司、传统IT公司、金融业等都在谈他们的智能运维设想，同时也有
云卷云舒：面向业务的智能运维（下）
云卷云舒：面向业务的智能运维（上）-CSDN博客 接着聊： 5、业务智能运维典型应用场景和关键设计 5.1 数据的采集 （1） 业务层数据的采集 包括接口响应时间、调用次数、服务间调用关系、时延、慢SQL、JVM内存消耗、以及线程栈信息，上述数据的采集可以参考Google Dappe的思想实现，其中一款较好的开源软件就是pinpoint。 pinpoint运用JavaAgent字节码增
云卷云舒：云原生业务应用成熟度模型
笔者最近学习了信通院发布的《云原生应用成熟度的评估模型》，做如下解读： 一、概述 云原生业务应用成熟度模型从企业业务应用基础设施域、应用研发域以及服务治理域等三个能力域二十个过程域综合评估企业业务应用在弹性、高可用、自愈性、可观测性以及自动化等五个维度的云原生能力成熟度水平。 1、基础设施域：评估企业业务应用底层计算、存储以及网络等基础设施资源的云原生化程度以及基础设施层运维方式和能力；