TiDB Yun 助力全球企业在云上构建新一代云原生应用

LCHub 2022-05-14 17:05:28

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PingCAP 宣布 TiDB Yun 正式商用,助力全球企业在云上构建新一代云原生应用。

企业用户可以借助 TiDB Yun 全托管数据库服务轻松支撑各类创新业务场景,将企业从后台的基础设施运维和数据备份等复杂工作中解放出来。

2022 年 5 月 11 日,企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 宣布 TiDB Yun 在全球范围正式商用。

经过一年多全球用户和合作伙伴的广泛测试,TiDB Yun 今天开始正式面向全球用户提供全托管的 DBaaS (Database-as-a-Service)服务,支持用户在全托管的数据库上运行关键业务交易和实时分析任务,并充分享受云上的性能优势和业务连续性保障。 随着数据驱动的数字化转型进程不断加速,企业的业务增长面临着大规模数据存取和数据孤岛的挑战。TiDB Yun 提供下一代云原生数据库解决方案,帮助用户在多云环境下快速构建云原生的关键应用,无论这些应用是运行在 Amazon Web Services 还是 Google Cloud 上面。

传统数据库已经无法支持今天每秒百万级别的交易量,PingCAP 一直致力于解决海量、实时、在线的数据处理与分析问题,为全球企业提供新一代数据库,让企业用户在管理海量数据处理的同时激活实时数据分析的能力,TiDB Yun 进一步降低了企业用户使用 HTAP 实时分析能力的门槛。

——PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭

TiDB Yun 具备 TiDB 分布式数据库的所有能力,并针对云端的托管模式提供了很多新的企业级特性,企业用户可以用更低的基础设施成本,更简化的方式来处理复杂的业务。

TiDB Yun 面向企业用户的新特性主要包括以下几个方面:

  • 通过审计日志提高安全性:使企业有能力监督所有用户的操作,以确保其数据的安全性;

  • 内置监控和报警中心:帮助企业在新问题影响业务之前解决这些问题;

  • 对 Prometheus 和 Datadog 的支持和整合:为企业提供高效工具来监控和管理 TiDB 集群;

  • 持续增加新的区域节点:在 Amazon Web Services 上增加了对印度孟买节点的支持;

  • 进一步增加计算能力选择:为 TiDB 和 TiKV 节点增加了新的 4vCPU 和 16vCPU 选项;

通过 TiDB Yun,PingCAP 正在帮助用户整合和简化技术栈,让企业用户不再维护昂贵而独立的数据库实例。TiDB Yun 屏蔽了 TiDB 数据库部署、运维和性能调优的复杂性,设置只需要几分钟,从而大大简化了开发人员和 DBA 的工作任务,同时降低了企业的整体成本。

在标准服务之外,TiDB Yun 新增两项服务支持-- Enterprise 和 Premium,这两项高级服务支持提供更快的响应和问题解决方式,让用户获得更多的紧急救援服务。

过去一年已经有很多中国出海用户在使用 TiDB Yun 公测版本,TiDB Yun 正式商用将为这些用户提供更好的服务保障,也为寻求跨云的 MySQL 数据库用户提供了安全易用的新选择。

 

 

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内容概要:本文围绕超导磁能储存系统(SMES)的建模与仿真展开,基于Simulink平台构建系统级动态仿真模型,涵盖超导线圈、功率转换系统(PCS)以及核心控制策略等关键模块。研究重点在于分析SMES在电网中实现快速能量存储与释放的能力,验证其在提升电力系统稳定性、抑制功率波动方面的有效性,尤其针对新能源发电带来的间歇性与波动性问题提供了有效的解决方案。通过仿真手段深入探讨系统的动态响应特性,为优化控制算法的设计与应用提供可靠的技术支撑。; 适合人群:适用于具备电力系统、自动控制理论或能源存储技术背景,熟悉Simulink仿真环境的科研人员、工程技术人员及研究生;同时适合有志于开展新型储能技术仿真研究的高年级本科生参考学习。; 使用场景及目标:①深入理解超导磁能储存系统的基本结构、工作原理及其在电力系统中的应用场景;②掌握在Simulink中搭建复杂电力电子与控制系统联合仿真模型的方法;③研究SMES在电网调频、电压支撑、瞬时功率补偿等典型工况下的动态性能表现;④为后续先进控制策略(如PID、模糊控制、现代控制理论等)的优化设计与验证提供仿真试验平台。; 阅读建议:建议读者结合文中模型逐步动手搭建仿真系统,重点关注各功能模块的参数设置与信号接口匹配,配合具体案例进行仿真调试,深入理解控制逻辑与系统动态行为之间的内在联系,并可进一步拓展至与其他储能形式(如锂电池、飞轮储能)的性能对比研究,以深化对不同类型储能技术特点的认知。
内容概要:本文围绕“考虑火-储联合调频(火电机组-混合储能)的协同控制策略”展开研究,提出一种基于Matlab仿真的协同控制方法,旨在提升电力系统频率调节的快速性与稳定性。通过构建火电机组与混合储能(如蓄电池、飞轮等)的联合调频模型,设计合理的功率分配机制与控制策略,充分发挥火电的持续调节能力与储能的快速响应优势,有效应对电网负荷波动与频率偏差。文中结合改进信号分解算法(如ICEEMDAN)与优化算法(如GWO),实现对调频信号的精准分频与储能单元的优化调度,提高系统整体调频效率与经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事新能源并网、电力系统稳定控制、储能技术应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究火电机组与混合储能在电网一次调频、二次调频中的协同作用机制;②为实际电力系统中储能配置与调频控制策略设计提供仿真验证平台与理论支持;③支撑相关课题研究、学术论文撰写及工程项目前期论证。; 阅读建议:建议结合Matlab代码深入理解控制算法实现细节,重点关注功率分配逻辑、信号分解过程与优化算法参数设置,并可通过修改系统参数进行对比仿真,以加深对协同控制效果的认识。

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