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仅访问该服务会比较慢， 而且也会拖慢其他服务。所以当数据种类多、体积大或服务类型复杂时，都适用于云原生GIS环境，对这类服务进行独立调度和横向伸缩。 3）局部平滑升级、故障恢复困难 云原生的优势就是更新快、升级快，可以快速更新单个微服务，而不会影响其他功能。 在项目生产过程中，有来自：云商店管理部门的教育决策提供科学指导。 作为新型智慧城市惠民工程的一部分，智慧教育云平台不是孤立建设的，该平台最终必须实现数据层面纵向横向的互联互通。从横向来讲，要与智慧城市中公安、人口、住建、医疗卫生等系统实现数据互通；从纵向来讲，要与省以及市下属各县区的教育信息化平台实现数据互通。来自：云商店
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来自：云商店一个开发者可以同时使用多个开发环境，不受限于本地配置。 界面可定制，支持基于插件的横向能力扩展 开发环境桌面支持不同配色风格，插件位置可根据需要自由编排。 支持插件扩展，通过实例内置的插件市场搜索和安装插件，实现能力横向扩展。 支持被集成，接入三方业务规范开发作业流 支持被第三方业务集成，可通过开放API接入开发作业流。来自：专题
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检测等信息均传输到后台中心处理，路口交通设施无法横向互联互通、信息交互，信号控制、感知信息推送等无法在路口形成闭环，同时受网络、计算、存储、时延的影响，路口精细化管理受到了一定程度的制约和影响。 为解决这一难题，形成路口基础设施横向汇集贯通、纵向端边云协同格局，提升路口科学化、精来自：云商店![]()
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节点上执行的公共日志模块和存储节点上执行的 slice 节点组成； SAL 将所有数据页基于 {spaceID, pageID} 划分为 slice； 横向扩展 – 随着数据库规模的增长，可用资源（存储、内存）随着 slice 的创建按比例增长； 数据本地化 – 数据密集型操作是在存储节点上由来自：百科![]()
容数据库实例的磁盘。 云数据库 GaussDB调用接口扩容 GaussDB数据库 支持通过接口调用CN横向扩容/DN分片扩容/磁盘扩容。 CN横向扩容 GaussDB调用接口支持CN横向扩容。 了解详情 DN分片扩容 GaussDB调用接口支持DN分片扩容。 了解详情 磁盘扩容 GaussDB调用接口支持磁盘扩容。来自：专题![]()
ACID特性的一类 数据管理 系统。 技术特点： 1.对数据进行分区(partitioning)，利用大量节点并行处理获得高性能，同时能够采用横向扩展方式(scale out)； 2.降低ACID一致性约束，允许暂时不一致，接受最终一致性。遵循CAP理论和BASE原则； 3.各数据分来自：百科![]()
宽转换能力无法满足业务需求时，推荐使用多网关来横向扩展容量，同时可达到更好的隔离性。 当单个公网NAT网关性能达到瓶颈，如SNAT支持最大100万连接不够使用或最高20Gbit/s带宽转换能力无法满足业务需求时，推荐使用多网关来横向扩展容量，同时可达到更好的隔离性。 立即使用 帮助文档来自：专题![]()
MySQL)数据库的高扩展性和高可靠性 时间：2021-06-16 17:01:00 数据库 GaussDB(for MySQL)数据库的高扩展性和高可靠性体现在： 1. 横向扩展更快 与传统添加只读副本时，需要同步数据不同。GaussDB(for MySQL) 由于共享存储，只需添加计算节点，无论多大数据量，只需5分钟左右。来自：百科![]()
多个服务器实现均衡负载。 优点 多个计算服务器提供高可用服务，提供了高级别的可用性。可伸缩性，避免了服务器集群的单点故障问题。 比较方便的横向扩展能够增加整体系统并行处理能力。 缺点 实现技术难度大。 当存储器接口带宽达到饱和的时候，增加节点并不能获得更高的性能，存储IO容易成为整个系统的性能瓶颈。来自：百科![]()
从上述架构剖析可以了解到，Redis单核性能的关键在于CPU的处理能力，但Redis真实在CPU中操作的时间在纳秒级别，不超过端到端时延的10%，因此Redis横向扩展核心靠链路性能优化。 文中课程 更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 微认证：基于鲲鹏架构的Redis搭建高性能网盘 通过理来自：百科![]()
群集上处理和分析大数据集。借助公有云MRS，您可以为机器学习、图形分析、数据转换、流式处理数据以及您可以编写代码的几乎任何应用程序运行各种横向扩展的数据处理任务。您还可以将GaussDB(DWS)SQL on OBS 与MRS配合使用。如果您已经在使用MRS处理大型数据存储，则可同时使用GaussDB(DWS)SQL来自：百科![]()
垂直扩容是增加数据库服务器硬件，如增加内存，增大存储，提升网络带宽，提升单机硬件方面性能配置。这种方式相对简单，但是会遭遇单机硬件性能瓶颈。 2.水平扩容 横向增加服务器数量，利用集群中服务器数量的优势来增加整体系统的性能。 3.停机扩容 简单，但是时间窗口有限，出现问题会导致扩容失败。而且如果时间过长，不易被客户接受。来自：百科![]()
R进行压缩。 存储与计算解耦，为IoT场景海量数据、动态热点的数据特征量身打造，方便按照并发度和存储量按需独立扩容。 企业级 分布式架构，横向水平扩展。 高压缩率算法，节约成本的同时，提升查询速度。 兼容性 兼容OpenTSDB社区2.3.0版本。 兼容OpenTSDB原生接口，业务迁移应用“0”改动。来自：百科
