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Amazon Aurora 和 RDS 选哪个?工程师视角八大关键维度全方位对比指南

在 2023 年 Gartner 最新的魔力象限评估中,AWS 再次被评为云数据库管理系统的顶级厂商之一。AWS 在在线事务处理(OLTP)的关系型数据库领域提供了两个主要产品: Amazon RDS(关系型数据库服务),这是 AWS 于 2009 年 10 月 22 日推出的产品,可能是全球规模最大的数据库服务之一。 Amazon Aurora,于 2014 年 11 月 12 日推出,作为 RDS 的高定版,它以无与伦比的高性能和全球范围内的高可用性著称,兼容 MySQL 和 PostgreSQL 协议。 当工程团队开始使用 AWS 时,他们首要的任务之一就是选择 Aurora 还是 RDS 作为他们的主要数据库系统(如果他们选择使用 NoSQL 数据库,那么他们则需要在 MongoDB 和 DynamoDB 之间做选择)。接下来,我们将以工程师的视角来对比以下几个方面: 支持的数据库类型 系统架构 兼容性 性能表现 系统弹性 高可用性 定价策略 推荐配置方式 支持的数据库类型 RDS 支持包括 MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQL Server、Oracle ...

vivo 海量基础数据计算架构应用实践

作者:来自 vivo 互联网大数据团队 本文根据刘开周老师在“2023 vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成。公众号回复【2023 VDC】获取互联网技术分会场议题相关资料。 本文介绍了vivo在万亿级数据增长驱动下,基础数据架构建设的演进过程,在实时和离线计算过程中,如何基于业务发展,数据质量,计算成本等方面的挑战,构建稳定,可靠,低成本、高性能的双活计算架构。 基础数据是公司大数据应用的关键底座,价值挖掘的基石,内容包括:大数据集成,数据计算,架构容灾等几个主要方面。建设的目标包括:确保基础数据及时准确、计算性能好、资源成本消耗低、架构容灾能力强、研发效率高,这也是基础数据工作的核心能力。 一、基础数据发展与挑战 1.1 vivo 早期的基础数据架构 为了满足业务发展,0-1构建基础数据的基础框架,数据来源主要是日志,通过实时采集,缓存到Kafka,按小时离线转存到ODS表,日处理数据量在百亿级,整个数据链路简洁高效,但是,随着业务发展,数据增长,用户的诉求多样化,该基础数据架构逐渐面临诸多挑战。 1.2 vivo 业发展带来挑战 一是:数据规模增长,日增记录数从百亿到万亿级,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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