自主设计的架构叫什么架构
时间: 2023-06-22 15:23:05 浏览: 51
自主设计的架构没有一个统一的名称,通常会根据具体的设计思想和特点来命名。例如,如果你的架构采用了“分散计算、分布存储、分布式协调、分布式安全”的设计思想,你可以将其命名为“分布式四分架构”(Distributed Quadruple Architecture);如果你的架构采用了“服务聚合、事件驱动、异步通信、容错机制”的设计思想,你可以将其命名为“SEA架构”(Service Aggregation, Event-Driven, Asynchronous Communication, Fault-Tolerant Mechanism Architecture)等等。总之,自主设计的架构应该具有独特的设计思想和特点,需要根据实际情况进行命名。
相关问题
prometheus架构设计
### 回答1:
Prometheus 是一个开源的监控系统,它采用了 pull 模型,通过 HTTP 协议从被监控对象中获取指标数据,并将这些数据存储在本地的时间序列数据库中。Prometheus 的架构设计主要包括以下几个组件:
1. Prometheus Server:负责从被监控对象中拉取指标数据,并将这些数据存储在本地的时间序列数据库中。同时,Prometheus Server 还提供了查询和告警功能。
2. Exporters:Prometheus 支持多种方式来采集指标数据,其中最常用的方式是使用 Exporters。Exporters 是一种特殊的应用程序,它可以将被监控对象中的指标数据转换成 Prometheus 可以理解的格式,并通过 HTTP 协议暴露出来。
3. Pushgateway:Pushgateway 是一种特殊的 Exporter,它允许应用程序将指标数据推送到 Prometheus Server 中。通常情况下,Prometheus 推荐使用 pull 模型来采集指标数据,但在某些场景下,使用 push 模型更加方便。
4. Alertmanager:Alertmanager 负责接收来自 Prometheus Server 的告警信息,并根据预定义的规则进行分类和处理。Alertmanager 支持多种方式来发送告警通知,包括电子邮件、Slack、PagerDuty 等。
总的来说,Prometheus 的架构设计非常灵活,可以根据不同的场景进行定制化配置。同时,Prometheus 还提供了丰富的查询语言和可视化工具,方便用户对监控数据进行分析和展示。
### 回答2:
Prometheus架构设计是一种开源的监控和警报工具的设计方式。它的设计目标是为了实现高度可扩展性、灵活性和可靠性。Prometheus以时间序列数据为核心,采用了分布式架构和拉模型,具有以下主要组件和特点:
1. 数据采集:Prometheus通过各种Exporter组件从目标系统中采集指标数据,并将其存储为时间序列数据。Exporter可适配不同的数据源,如应用程序、操作系统、数据库等。Prometheus支持多种采集方式,包括HTTP、Pushgateway等。
2. 存储引擎:Prometheus使用本地磁盘存储时间序列数据,并将其以一种高效的自主压缩格式保存。这种存储方式有效地减少了磁盘空间的占用,并提供了快速的数据查询能力。
3. 查询和统计分析:Prometheus提供了一种灵活的查询语言(PromQL),使用户可以根据需要进行数据查询和聚合分析。用户可以运行PromQL查询语句,获取感兴趣的时间序列数据,并进行各种统计计算和可视化展示。
4. 警报和告警:Prometheus具有强大的警报功能,能够基于用户自定义的规则和阈值对采集到的数据进行实时监控和告警。当数据超过设定的阈值时,Prometheus可以发送通知,并执行预定义的动作。
5. 可扩展性和集群化:Prometheus的架构设计支持水平扩展和集群化部署。多个Prometheus实例可以组成一个集群,通过共享数据存储和协调任务,实现数据的集中管理和高可用性。
总之,Prometheus架构设计以高度可靠和灵活的方式实现了监控和警报功能,使用户能够方便地收集、存储、查询和分析时间序列数据,从而有效地监控系统的健康状态,并做出及时的响应和调整。
### 回答3:
Prometheus是一个开源的监控系统,最初由SoundCloud开发并于2012年发布。它采用了一种基于指标的监控方式,通过收集、存储和展示各种系统的指标数据,使得用户可以更好地理解和管理系统的性能。
Prometheus的架构设计有以下几个关键组件:
1. Exporters(导出器):Prometheus使用导出器来收集各种系统的指标数据。导出器是一种用于将现有的监控数据转换为Prometheus可读取的格式的软件,如Node Exporter用于收集主机的CPU、内存等信息,MySQL Exporter用于收集MySQL数据库的性能指标等。
2. Push Gateway(推送网关):有时候,一些短暂的任务或服务指标无法通过导出器直接暴露给Prometheus,这时可以使用推送网关。推送网关允许应用程序将指标数据推送到网关,并且Prometheus定期从推送网关拉取数据。
3. Prometheus Server(Prometheus服务器):这是整个系统的核心组件,负责收集、存储和处理指标数据。Prometheus Server定期从导出器和推送网关拉取数据,并存储在本地的时间序列数据库中。
4. Alertmanager(告警管理器):Prometheus具备强大的告警功能,Alertmanager负责管理和发送告警信息。它可以根据用户定义的规则,对指标数据进行分析,并在触发警报条件时发送通知。
Prometheus的架构设计具有以下特点和优势:
1. 可扩展性:Prometheus的设计允许用户根据需要添加更多的导出器和推送网关,从而实现对各种不同系统的监控。
2. 强大的查询语言:PromQL是Prometheus的查询语言,它支持复杂的查询和聚合操作,使得用户可以更加灵活地分析和展示指标数据。
3. 多维度数据模型:Prometheus使用标签(label)来对指标数据进行分类和过滤,这种多维度的数据模型可以支持更细粒度的查询和监控。
4. 高度可定制性:Prometheus提供了丰富的API和插件机制,允许用户自定义和扩展各个组件,以满足不同场景下的监控需求。
总之,Prometheus的架构设计使其成为一个功能强大、可扩展、灵活性高的监控系统,被越来越多的开发者和运维工程师广泛应用于各种系统和应用程序的监控和告警中。
阿里mysql数据库架构设计
阿里巨杉数据库(OceanBase)是阿里巴巴自主研发的分布式关系型数据库,它是阿里巴巴自主研发的分布式数据库系统。相较于其他分布式数据库系统,巨杉数据库在分布式事务、分布式索引等方面有着更好的性能和稳定性。
阿里巨杉数据库的架构设计如下:
1. 分布式架构:巨杉数据库采用分布式架构,将数据分散在多个节点上,以实现高性能、高可用和高扩展性。
2. 分布式存储:巨杉数据库采用基于分布式存储的架构,即将数据分散在多个节点上存储,以实现数据的高可靠性和高可用性。
3. 分布式计算:巨杉数据库采用分布式计算的架构,即将计算任务分散在多个节点上执行,以实现计算的高并发性和高可扩展性。
4. 分布式事务:巨杉数据库支持分布式事务,通过两阶段提交协议实现分布式事务的一致性和可靠性。
5. 分布式索引:巨杉数据库采用分布式索引的架构,将索引数据分散在多个节点上存储,以实现高性能的索引查询。
总的来说,阿里巨杉数据库的架构设计是基于分布式架构的,通过将计算、存储、事务和索引等功能分散在多个节点上实现高性能、高可用和高扩展性。
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