车联网上云最佳实践(二)
云上对标架构及技术详解
我们对传统IDC应用架构进行分析之后,我们发现之前的系统架构存在一些不合理的地方导致了很多的痛点,为了解决这些痛点我们最终考虑上云。开始思考怎样利用云上产品来解决目前遇到的痛点。例如
为了解决我们自建IDC底层基础设施可靠性差的问题,我们改用云计算服务,基础设施可靠性,异地容灾,数据备份,数据安全等问题再也不用担心;
为了解决存储性能瓶颈以及用户访问体验问题,我们改用云上对象存储OSS服务+CDN;
为了解决单台数据库性能扩展瓶颈,我们改用云上的DRDS分布式关系数据库;
为了解决大规模的车机上报而导致数据写入延迟问题我们改用云上IOT套件+HiTSDB;
为了解决日常以及节假日流量高峰的问题,我们改用云上弹性伸缩服务+按量付费,以最低的成本完美解决日常及节假日流量高峰
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
ELK日志系统之使用Rsyslog快速方便的收集Nginx日志
Rsyslog Rsyslog是高速的日志收集处理服务,它具有高性能、安全可靠和模块化设计的特点,能够接收来自各种来源的日志输入(例如:file,tcp,udp,uxsock等),并通过处理后将结果输出的不同的目的地(例如:mysql,mongodb,elasticsearch,kafka等),每秒处理日志量能够超过百万条。 Rsyslog作为syslog的增强升级版本已经在各linux发行版默认安装了,无需额外安装。 收集Nginx日志 ELK通过Rsyslog收集日志流程图如下: ● 处理流程为:Nginx --syslog--> Rsyslog --omkafka--> Kafka --> Logstash --> Elasticsearch --> Kibana● Nginx产生日志通过syslog系统服务传给Rsyslog服务端,Rsyslog接收到日志后通过omkafka模块将日志写入Kafka,Logstash读取Kafka队列然后写入Elasticsearch,用户通过Kibana检索Elasticsearch里存储的日志 ● Rsyslo...
- 下一篇
SparkSQL 电影评价数据分析
当我做了很多Spark Core练习,喜欢写map、reduce,后来又开始用SparkSQL ,感觉SQL比mapReduce简洁优雅很多。 SQL是我的短板,通过Spark SQL又练习了group by、join 、case when 等语法。 数据集介绍 These files contain 1,000,209 anonymous ratings of approximately 3,900 movies made by 6,040 MovieLens users who joined MovieLens in 2000. 2000年,100万条电影评价数据集,包括3900部电影和6040个用户。 users.dat 格式:UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code movies.dat 格式:MovieID::Title::Genres ratings.dat 格式:UserID::MovieID::Rating::Timestamp 一、创建Dataset和Dataframe JavaRDD<User> userRDD ...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装Nodejs环境
- Docker安装Oracle12C,快速搭建Oracle学习环境
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装MongoDB4.0.16
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS8安装Docker,最新的服务器搭配容器使用
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- SpringBoot2整合Redis,开启缓存,提高访问速度
- CentOS7,8上快速安装Gitea,搭建Git服务器