图数据库 | 16、可扩展的图数据库设计（下）

于 2024-12-19 16:17:42 发布
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分类专栏： 图数据库原理、架构与应用 文章标签： 数据库 图数据库 图计算 数据库架构
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最近忙到飞起，文章没能及时发出来，今儿必须补上！

上篇内容老夫讲了所有其他类型的数据库一样，可扩展的图数据库是图数据库发展的必然阶段，着重介绍了垂直扩展的可能性，今儿咱们就重点聊聊水平扩展的意义和优劣吧。

水平可扩展的分布式系统伴随着云计算与大数据等概念的出现而蓬勃发展，它与传统的垂直可扩展系统有很大差异，水平与垂直可扩展系统的优缺点比较如下表所示。

​
表1： 水平与垂直可扩展系统的优缺点比较


水平可扩展系统有很多种形式，如果按照投入成本高低来划分，一种低成本的实现方式如下图1所示，从原来的单机2核CPU，水平扩展为4台共8核C

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揭秘大数据 | 24、资源管理、高可用与自动化
04-18 800
比资源管理更贴近最终用户的是一系列的服务，正如软件定义数据中心分层模型（见图3-25）所示，这些服务可以是普通的邮件服务、文件服务、数据库服务，也可以是针对大数据分析的Hadoop集群等服务。业界通常将5个9以上的系统称为零死机时间系统——颇具讽刺意味的是，某公有云厂商动辄鼓吹自己的系统和服务达到11个9的可用性，但是一根光纤断了、一个服务接口的故障就可以导致整个机房下线数天。最常见的高可用集群是两节点的集群，包括主节点与冗余节点各一个，也就是100%的冗余率，这也是集群构建的最小规模。
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揭秘大数据 | 23、软件定义网络
04-17 627
各种异构的、不同协议的网络设备之间的兼容性和互通性令人望而生畏；通过将网络状态集中到控制层，软件定义网络利用动态和自动的编程方式为网络管理者提供了灵活的配置、管理、保护和优化网络资源的方式，而且管理员可以自己编写这些程序，而不用等待新功能被嵌入供应商的设备和网络的封闭软件环境之中。对网络用户，特别是互联网厂商和电信运营商而言，软件定义网络意味着网络的优化和高效的管理，可以用于提高网络的智能性和管控能力，大幅降低网络建设与运维成本，还可以促进网络运营商真正开放底层网络，大大推动互联网业务应用的优化和创新。
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揭秘大数据 | 22、软件定义存储
04-16 973
需要指出的是，无论是安全还是管理与编排，它们整体的发展都是朝着大数据、快数据、流数据的方向进行，相关系统的体系架构也一定是朝着分布式、并行式的云计算架构方向前进，这其中对网络（负责数据的迁移）​、计算（负责通过对数据的计算、分析得出信息与智能）以及存储（负责数据最终的存储与管理）具有天然的需求。主流的软件定义存储技术方案通常对数据管理与数据读写进行分离，由统一的管理接口与上层管理软件交互，而在数据交互方面可以兼容各种不同的连接方式，这种方式可以很好地与传统的软硬件环境兼容，从而避免“破坏性”的改造。
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揭秘大数据 | 21、软件定义计算
04-15 786
我们有理由相信，假以时日，容器技术的作为会更大，不过在相当长的一段时间内容器技术更侧重于第三平台的应用，特别是无状态类应用与服务。图8展示了从容器到统一内核的精简过程，很显然，统一内核缩减了操作系统内核的足印，也简化了每个容器化应用对底层的依赖关系，由此带来了更快的部署、更高的迁移运行速度。容器计算是软件定义计算虚拟化的新锐势力，它与虚拟机技术的最大区别在于不需要虚拟化整个服务器的硬件栈，而是在操作系统层面对用户空间进行抽象化，因此我们称其为操作系统级虚拟化，以区别于之前的基于硬件虚拟化的虚拟机技术。
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揭秘大数据 | 20、软件定义数据中心
04-14 767
还有传统的硬件提供商英特尔公司，作为主要的硬件厂商之一，为了满足巨型的、可扩展的、自动管理的未来数据中心的需要，英特尔公司也提出了自己全新架构的硬件——机柜式架构(Rack Scale Architecture，RSA)。从VMware公司在2006年发布成熟的面向数据中心的VMware Server产品到如今，不仅仅是服务器的虚拟化经历了从全虚拟化到硬件支持的虚拟化，再到下一代可扩展虚拟化技术的发展，软件定义存储、软件定义网络也迅速发展起来，并成为数据中心中实用的技术。接下来，老夫将分三篇文章，就。
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揭秘大数据 | 19、软件定义的世界
04-10 1219
主要的资源被虚拟化，这只是实现了软件定义的第一步，这是因为虚拟化在解决大量现有问题的同时，也带来了一些新的挑战。
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视频 | 对等关税砸盘，全球市场惨跌，图计算暗藏破局密码
04-09 244
比如这次因为关税原因，众多机构都纷纷抛出手中的产品，抛售之后，机构又得补充保证金，于是像黄金、加密货币这类相对值钱的资产也惨遭抛售，以回笼现金，就连原本盈利的品种也被拖入下跌的漩涡……伴随科技领域日新月异，信息流动、物资流动都达到了前所未有的水平，越来越多的企业参与到全球经济循环中，横贯东西方几个世纪的生产力鸿沟，正在被快速填平。然而，我们也看到了硬币的另一面，在构成世界的复杂逻辑中，“戴尔理论”并不灵验，“修昔底德陷阱”并将长期存在。一旦某一品种价格下跌，与之关联的品种也会殃及池鱼，就容易引发连锁反应。
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揭秘大数据 | 18、关于流数据管理的那些事儿
04-07 867
老夫之前就讲过，大数据一般被分为就是其中之一。感兴趣的朋友，可以点击以下文章进行温故知新：来自这样一个概念：数据的价值随着时间的流逝而降低，所以在事件发生后需要尽快对其进行处理，最好是在事件发生时就进行处理（即实时处理）​，对事件进行一个接一个的处理，而不是缓存起来进行批处理（如Hadoop）​。在数据流管理中，需要处理的输入数据并不被存储在可随机访问的磁盘或逻辑缓存中，它们以数据流的方式源源不断地到达。①实时性：数据流中的数据实时到达，需要实时处理。②无边界：数据流是源源不断的，大小不定。
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揭秘大数据 | 17、MPP 那些事儿
04-03 333
Greenplum是业界第一个开源的MPP数据库，对想要实现OLTP和OLAP一体化大数据分析与管理系统的人来说，这是个天大的好消息。例如在大数据分析和处理中，MPP 数据库可以将数据分布在多个节点上进行并行处理，从而提高处理速度和效率。和MapReduce类似，两者都采用大规模并行处理架构对海量数据进行以大数据分析为主的工作，不同之处在于MPP通常原生支持并行的关系型查询与应用（不过这一点，Hadoop阵营也在逐渐通过在HDFS之上提供SQL查询接口来支持查询，甚至包括关系型查询）​。
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揭秘大数据 | 16、OLAP 那些事儿
04-02 897
第3个指的是Hadoop的HDFS适用于增加−读取−追加−处理(Create-Read-Append Process，CRAP)类型数据集操作，相对于RDBMS时代的增加−读取−更新−删除(Create Read-Update-Delete，CRUD)类型数据集操作而言，CRAP对已建立的数据集主要为读操作，以及在尾部的添加操作，而不是更新与删除操作，其主要原因是更新与删除操作在分布式系统中通常代价比较高。Hadoop MapReduce是用于分析存储在HDFS之上的大数据的编程框架，它包括库与运行时。
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揭秘大数据 | 15、OLTP 的那些事儿
04-01 938
数据中的不同记录可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式（如MongoDB，后文中将会介绍）​。NoSQL和传统的关系数据库的对比如图1所示。可以看出，NoSQL数据库无数据清洗，无数据转换，无数据加载，并且在数据存储处进行分析。
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嬴图入围银行技术奖总决赛，推动金融科技审计创新​
03-31 303
极大提升了审计工作的效率与质量，精准回应了金融行业数字化转型中对审计服务高效、智能、可解释性的迫切需求，契合金融行业数字化转型中对智能、高效审计服务的需求。近日，金融科技领域再度聚焦于创新力量的角逐，北京/硅谷出身的图数据库领先企业——嬴图，凭借其卓越的技术实力与创新解决方案，成功入围。从英国的荣耀加冕到美国的总决赛入围，嬴图在金融科技奖项领域的持续突破，背后是其对技术研发的执着投入与对行业需求的深刻洞察。，证明了其在图数据库技术与人工智能融合应用方面的领先地位。，通过将复杂的金融交易网络以直观的。
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揭秘大数据 | 14、大数据的五大问题 之 大数据应用
03-26 644
大数据所面临的五大问题中最后一个是，这也是大数据问题的具象（最终展现形式）​。如果高度概括大数据的生命周期，那么可以归纳为：大数据来源+大数据技术+大数据应用，如图1所示。三者缺一不可、彼此相承。
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揭秘大数据 | 13、大数据的五大问题 之 数据科学
03-25 667
数据科学是一个热门的领域，而数据科学家是拥有特殊技能的专业人才，负责为复杂的业务建模，从海量数据中洞察先知并找到新的商业机遇。它们结合了统计分析、模式识别、机器学习、深度学习等技术，获取数据中的信息，形成推断及洞察力，所采用的相关方法包括回归分析、关联规则（如购物篮分析）​、优化技术和仿真（如用于构建场景结果的蒙特卡洛仿真）​。商业智能的组件及功能如下。图1描述了数据科学的典型流程，涉及原始数据的采集、清洗、基于规则或模型的数据处理与分析、建模+算法、汇总+可视化、决策、大数据产品（可选）等多个环节。
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揭秘大数据 | 12、大数据的五大问题 之 大数据管理与大数据分析
03-24 1118
以数据库交易为例，要实现ACID，最关键的部分是数据的一致性，通常的做法是通过加锁的方式，在一个读写方对某数据进行读写的时候，让其他读写方只能等待。或者对方没收到，而你的钱被扣掉了（被坑了的感觉）​。构建面向海量信息的大数据管理平台，其本质上是要实现一个可软件定义的数据中心来对下层的基础架构进行有效的管理（存储、网络、计算及相关资源的调度、分配、虚拟化、容器化等）​，以满足上层的业务与应用需求，并通过软件的灵活性与敏捷性实现高的总投资收益率(Return on Investment，ROI)。
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荐读 |《数智金融创新：技术和业务引领的优秀行业实践》——解码金融业数智化转型的实践指南
03-21 802
在数字经济与实体经济深度融合的新时代背景下，金融行业正经历以技术驱动为核心的深刻变革。为助力行业把握转型机遇正式出版。。由广东省粤港澳合作促进会金融专业委员会、粤港澳大湾区金融创新研究院、澳门电子金融产业贸易促进会联合策划，融创平台组编。
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揭秘大数据 | 11、大数据的五大问题 之 大数据存储
03-20 1138
在这样的背景下，一种新的存储管理模式开始出现，那就是软件定义存储。软件定义存储不同于存储虚拟化，软件定义存储的设计理念与软件定义网络(Software Defined Network，SDN)有着诸多相似之处。软件定义存储旨在开辟一个如下的新世界。(1)把数据中心中所有物理的存储设备转化为一个统一的、虚拟的、共享的存储资源池，其中存储设备包括专业的SAN/NAS存储产品，也包括内置存储设备和DAS。这些存储设备可以是同构的，也可以是异构的，还可以是来自不同厂商的。
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揭秘大数据 | 10、大数据不只是Hadoop
03-18 911
2020年以前这种论调在业界颇有市场，尤其是在国内市场（尽管美国市场在2019年就有人提出了“Hadoop已死”的论调）​。因为Hadoop真的很火爆，所以尽管许多人并不清楚Hadoop到底是什么、可以用来做什么，只是看到了行业的头部企业使用了基于Hadoop的系统，于是中小型企业也一窝蜂地要使用基于Hadoop的系统处理大数据相关业务。在这种跟风的市场氛围下，如果某种大数据技术和Hadoop不沾边儿，那么客户、投资人甚至企业自己的团队成员都有可能会对该技术的前景持迟疑态度。
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揭秘大数据 | 9、大数据从何而来？
03-17 781
在科技发展史上，恐怕没有任何一种新生事物深入人心的速度堪比大数据。如果把2012年作为数据量爆发性增长的第一年，那么短短数年，大数据就红遍街头巷尾——从工业界到商业界、学术界，所有的行业都经受了大数据的洗礼。从技术的迭代到理念的更新，大数据无处不在。时至今日，在日常的生产生活中，每时每刻都有数以亿计的设备在产生巨大体量的数据……
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专家观察 | AI价值链条：价值导向分析
03-14 726
应广大读者要求，现将在天奕TGES专题讲座金融人工智能发展、Deepseek应用与分享管理的内容进行全文分享。期待与大家进行更多的交流与探讨 。【全文整理如下】分享主题：AI价值链条：价值导向分析当下 AI 价值链条，其实是个倒三角形结构，见下图所示。底层是硬件提供商，在全球范围内，硬件提供商数量极少，由少数寡头掌控；第二层是云和基础设施的厂商，同样，这类厂商在全球的数量也相当有限；第三层是各类 AI 组件、工具、应用的开发商。这一层数量增多，众多 AI 创业公司以及大模型厂商都涵盖其中，部分厂商业务可横
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