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将物联网分析从数据中心扩展到雾服务器到网络边缘

物联网系统在网络边缘过滤,预处理和聚合数据堆。此数据通常传输到更高级别的雾或云平台,执行进一步分析并根据手头的信息做出决策。然后将这些决定传达回边缘,在物理世界中将它们付诸行动。但是,这种数据分析架构充满了挑战。这类系统的每一层都存在网络和存储成本,延迟问题和安全问题。所有这些基础设施也必须进行管理,这可能既复杂又昂贵,并且有损于公司的核心业务目标:开发人员必须确保不会因有限或间歇性连接而导致中断。延迟和吞吐量延迟不会影响数据聚合和分析或相应控制功能的准确性。端到端系统必须确保敏感和私人信息的匿名性。 对于成长型组织而言,这些障碍要求越来越多的数据分析转移到边缘设备。但是,这样做会导致设备设计人员的权衡,他们必须将嵌入式系统的尺寸,功耗,散热和成本范围与高级数据分析的计算,存储和网络要求相结合。也就是说,除非将数据中心带到物联网边缘。朗锐智科BHIOT-873边缘计算网关,适用于工业自动化、机器视觉、医疗、物流仓储、电子教育。采用Intel Celeron J1900 四核处理器;4GB内存及64GB 固态硬盘;GbE、COM (RS-232/422/485);VGA/HDMI、USB 3.0 ;支持 3G/4G LTE 的mPCIe 接口。

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服务器管理_第 31 章 逻辑复制_31.4. 限制

31.4.限制 逻辑复制目前有以下限制或缺少的功能。 这些可能会在未来的版本中解决。 不复制数据库模式和DDL命令。初始模式可以使用pg_dump --schema-only手动复制。后续的模式更改需要手动保持同步。(但是请注意, 两端的架构不需要完全相同。)当实时数据库中的模式定义更改时,逻辑复制是健壮的: 当模式在发布者上发生更改并且复制的数据开始到达订阅者但不符合表模式, 复制将错误,直到模式更新。在很多情况下, 间歇性错误可以通过首先将附加模式更改应用于订阅者来避免。 不复制序列数据。序列支持的序列或标识列中的数据当然会作为表的一部分被复制, 但序列本身仍然会显示订阅者的起始值。如果订阅者被用作只读数据库, 那么这通常不成问题。但是,如果打算对订阅者数据库进行某种切换或故障切换, 则需要将序列更新为最新值,方法是从发布者复制当前数据 (可能使用pg_dump)或者从表中确定足够高的值。 不复制TRUNCATE命令。当然,可以通过使用DELETE来解决。为了避免意外的TRUNCATE调用,可以撤销表的TRUNCATE权限。 不复制大对象(参阅第34章)。 没有什么解决办法,除非在普通表中存储数据。 复制只能从基表到基表。也就是说,发布和订阅端的表必须是普通表,而不是视图, 物化视图,分区根表或外部表。对于分区,您可以一对一地复制分区层次结构, 但目前不能复制到不同的分区设置。尝试复制基表以外的表将导致错误。 本文转自PostgreSQL中文社区,原文链接: 31.4.限制

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服务器管理_第 31 章 逻辑复制_31.5. 架构

31.5.架构 31.5.1. 初始快照 逻辑复制首先复制发布者数据库上的数据快照。一旦完成, 发布者的变化就会实时发送给订阅者。订阅者按照发布者提交的顺序应用数据, 以确保任何单个订阅中的发布的事务一致性。 逻辑复制采用类似于物理流式复制的体系结构(请参见第26.2.5节)。它是通过“walsender”和“apply”进程实现的。walsender进程启动WAL的逻辑解码 (在第48章中描述),并加载标准的逻辑解码插件 (pgoutput)。该插件将从WAL读取的更改转换为逻辑复制协议 (请参阅第52.5节), 并根据发布规范过滤数据。然后使用流式复制协议将数据连续传输到应用工作人员, 应用工作人员将数据映射到本地表,并按照正确的事务顺序应用接收到的各个更改。 订阅者数据库上的应用程序始终以session_replication_role设置为replica运行,这会对触发器和约束产生通常的影响。 逻辑复制应用程序目前仅触发行触发器,不触发语句触发器。不过, 初始表同步像COPY命令一样执行, 因此触发了INSERT的行和语句触发器。 31.5.1.初始快照 给现有订阅表中的初始数据做快照,并复制到特殊类型的应用程序的并行实例中。 此过程将创建自己的临时复制槽并复制现有数据。一旦现有数据复制完成, 工作人员进入同步模式,通过使用标准逻辑复制, 流式传输在初始数据复制过程中发生的任何变化, 确保表与主应用程序进入同步状态。一旦完成同步, 表的复制的控制权返回到复制继续正常进行的主应用进程。 本文转自PostgreSQL中文社区,原文链接:31.5.架构

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