分布式資料庫設計

Ⅰ 華為突破分布式資料庫和存儲技術，打通數字化轉型「雄關漫道」

2019年，我們將進入數字化轉型的攻關期。所謂「攻關期」即數字化轉型2.0階段，需要攻堅企業關鍵業務上雲和數字化轉型改造的課題。在一份市場調查公司IDC的報告中指出：IDC自2014年提出數字化轉型以來，看到企業在數字化轉型層面已經投入了大量人力物力，但是效果並不理想，有一些企業已經成功屹立在潮頭，有一些企業在向上游進發，還有一些企業只能在浪潮的挾裹中被動前行。

對於企業來說，數字化轉型是「雄關漫道」。IDC認為，目前階段來看，企業亟待解決的是數字化能力提升，包括：與業務的深入結合能力；數據處理和挖掘能力；以及IT技術運營和管理能力。特別是數據處理和挖掘能力，因為數字化轉型推進企業從以流程為核心向以數據為核心轉型，對海量、異構、多類型的數據處理和挖掘能力是釋放數據價值的前提，對數據全生命周期的管控治理是釋放數據價值的保障。而隨著數字化轉型引入大量新技術而導致IT復雜度變高，企業IT技術運營和管理能力是提升企業「IT生產力」的關鍵。

攻關數字化轉型的「雄關漫道」，需要一個具備融合、智能、可傳承三大特性的數字平台。這是2019年3月華為與IDC聯合推出的《擁抱變化，智勝未來—數字平台破局企業數字化轉型》白皮書所提出的觀點。融合主要指把傳統技術和創新技術相結合；智能主要指平台智能化和智能化能力輸出；可傳承主要指解耦、功能復用、可配置等理念打造的架構。而承載這三大觀點的，就是新一代分布式企業級技術。

2019年5月15日，華為發布了業界首款支持ARM架構的新一代智能分布式資料庫GaussDB以及分布式存儲FusionStorage 8.0，作為新一代數據基礎設施，詮釋了具備融合、智能、可傳承三大特性的數字平台。華為常務董事、ICT戰略與Marketing總裁汪濤在發布會上表示，千行百業正在加速智能化進程，越來越多的企業已經意識到數據基礎設施是智能化成功的關鍵。華為圍繞計算、存儲和數據處理三個領域重定義數據基礎設施，加速邁向智能時代。

今天所討論雲和工業互聯網等概念的背後是一個新時代的到來，這就是體系架構大遷徙。傳統企業級技術是在單體應用和單機環境中，保證數據存儲、調用等操作的高可靠、高可用、高穩定，特別是滿足金融級事物處理的ACID（原子性、一致性、隔離性和耐久性）要求，為企業關鍵業務提供數據管理支撐。隨著企業技術向雲架構遷移，資料庫技術也面臨轉型。

2018年，基於雲計算技術的分布式資料庫成為了業界的熱點。簡單理解，雲計算技術就是把「單機」環境替換為由X86伺服器機群所組成的分布式計算環境。原先由幾台小型機完成的計算任務，要分散到上百甚至上千台X86伺服器上，而且還可能跨數據中心操作，挑戰可想而之。特別是在線支付等金融級業務，不能在斷網或網路連接有問題時出錯，也不能因響應速度慢而影響用戶體驗。

2018年8月，中國支付清算協會與中國信息通信研究院聯合舉辦了「金融分布式事務資料庫研討會」，與業界廠商和用戶共商核心資料庫分布式轉型之路，同時發布了《金融分布式事務資料庫》白皮書。金融分布式事務資料庫的工作推進，為分布式資料庫進入企業關鍵業務系統，提供了產業化支撐。而華為作為企業ICT解決方案供應商，早在2012年就開始研發面向大數據分析的數據倉庫，在基於傳統關系型資料庫SQL引擎和事務強一致性等基礎上，進行了分布式、並行計算的改造，歷時6年打造了面向PB級海量數據分析的分布式資料庫。

在OLAP數據倉庫之外，華為與行業用戶合作了面向OLTP的分布式事務型資料庫研發。2017年，華為與招商銀行合作成立了分布式資料庫聯合創新實驗室，研發具有高性能企業級內核、完整支持分布式事物、滿足金融行業對數據強一致要求、單機事物處理能力要達到每分鍾百萬級別等的OLTP分布式資料庫。

本次發布的GaussDB資料庫新品包括：聯機事務處理OLTP資料庫、聯機分析處理OLAP資料庫、事務和分析混合處理HTAP資料庫。而華為GaussDB資料庫將AI技術融入資料庫設計、開發、驗證、調優、運維等環節，可實現基於AI的自調優、自診斷自愈、自運維，讓資料庫更高效、更智能，引領資料庫架構的發展。

更進一步，本次發布的GaussDB系列資料庫是業界首款支持ARM晶元的分布式資料庫。華為推動計算架構從以X86+GPU為主的單一計算架構到以X86+GPU+ARM64+NPU為主的異構計算架構快速發展。基於X86架構，華為引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能伺服器FusionServer Pro；基於ARM64打造了業界性能最強的TaiShan伺服器；基於Ascend晶元的Atlas智能計算，實現了業界首個端邊雲協同的人工智慧平台。而GaussDB可充分利用並融合ARM、X86、GPU、NPU等多種異構算力組合，大幅提升資料庫性能。

汪濤強調，作為全球首款AI-Native資料庫，GaussDB有兩大革命性突破：第一，首次將人工智慧技術引入資料庫的全生命周期流程，實現自運維、自管理、自調優和故障自診斷。在交易、分析和混合負載場景下，基於最優化理論，首創深度強化學習自調優演算法，把業界平均性能提升60%。第二，支持異構計算，充分發揮X86/ARM/GPU/NPU多樣性算力優勢，最大化資料庫性能，在權威標准測試集TPC-DS上，華為GaussDB排名第一。GaussDB還支持本地部署、私有雲、公有雲等多種場景。

在以雲計算為代表的分布式計算環境中，數據管理解決方案除了需要分布式資料庫外，為了更好的擴縮容以及滿足多樣化數據存儲需求，計算與存儲分離已經成為分布式資料庫設計的主要架構。分布式雲化架構，就是要支持計算、存儲分離和多租戶等架構設計要求。

GaussDB已經從資料庫層面實現了高可用、高可靠、高穩定的分布式資料庫，本次發布的FusionStorage 8.0則是分布式存儲架構，創新地實現一套系統同時支持塊、文件、對象、HDFS協議，1套存儲支持4類存儲能力，適用於全業務場景混合負載，最終讓「一個數據中心一套存儲」成為可能。

IDC發布的《中國軟體定義存儲（SDS）及超融合存儲（HCI）系統市場季度跟蹤報告，2018年第四季度》顯示，2018年，軟體定義存儲市場達到了54.9%的同比增長。軟體定義存儲在中國整體存儲市場的佔有率穩步上升，分別達到了22.1%的市場佔有率。華為憑借文件解決方案在政府、廣電和電信等行業得到認可，在2018年中國軟體定義存儲市場排名第一。

FusionStorage 8.0採用華為ARM-based處理器鯤鵬920加速，使IOPS提升 20%，結合華為AI Fabric無損網路，時延進一步降低15%。基於華為在計算、網路和存儲領域多年的晶元和演算法積累，FusionStorage 8.0在SPC-1的性能測試中，單節點性能達到了16.8萬IOPS以及1ms以內時延，成為承載企業關鍵應用的新選擇。

此外，通過華為雲的雲上訓練及本地AI晶元，FusionStorage 8.0將智能管理貫穿業務使用的全生命周期，如業務上線前對存儲資源的規劃，使用過程中的風險預判及故障定位，大幅提升存儲效率，幫助行業客戶應對智能時代的數據新挑戰。

汪濤在發布會上強調，新一代智能分布式存儲FusionStorage 8.0通過重定義存儲架構，從「Storage for AI」和「AI in Storage」兩個維度實現效率大幅提升，引領存儲智能化。首先，「Storage for AI」通過融合共享，讓AI分析更高效。其次，「AI in Storage」率先將AI融入存儲全生命周期管理，從資源規劃、業務發放、系統調優、風險預測、故障定位等方面實現智能運維。

遼寧移動就採用了華為FusionStorage。作為遼寧省內最大的移動通信運營商，遼寧移動一直在 探索 先進的存儲方案在自身IT系統的應用。由於5G的快速發展，遼寧移動關鍵資料庫的應用也向雲化方向發展，分布式存儲也要滿足其可靠性和高性能要求。華為在深入分析遼寧移動需求後，首先在邊緣開發測試業務小規模試點分布式存儲，進行了大量的實驗和測試後性能和可靠性都達到了預期，最終決定將全部業務遷移至FusionStorage。該方案通過採用雙活、可寫快照、端到端DIF等特性，順利完成Billing、經營分析、B2B等系統從老舊存儲至FusionStorage的搬遷工作，助力遼寧移動的存儲架構邁入新的 歷史 階段。

值得一提的是，華為分布式資料庫與華為分布式存儲深度結合，把資料庫的操作下沉到存儲節點，極大提升了分布式資料庫的性能。利用新的網路技術和人工智慧技術，華為幫助用戶提升數據中心的吞吐量，提升網路應用的可伸縮性，並且能自動調優。

除了推出新一代突破性的分布式資料庫和存儲技術外，華為也積極與客戶、夥伴在資料庫與存儲領域，從行業應用、平台工具、標准組織和社區等多個層面共建開放、合作、共贏的產業生態。在行業應用層面，華為與軟通智慧、神州信息、東華軟體、易華錄、用友政務、亞信國際等獨立軟體開發商長期合作；在平台和工具層面，華為與Tableau、帆軟、ARM、Veritas等合作夥伴聯合創新；在標准組織和社區層面，華為深度參與OpenSDS、中國人工智慧產業聯盟、OCP、OpenStack、CNCF基金會等組織和社區的建設。

總結來說，華為全線分布式資料庫和分布式存儲產品的發布，是華為具備融合、智能、可傳承三大特性數字平台的最新成果。華為分布式資料庫與分布式存儲結合，能消除企業各業務系統數據孤島，構建面向行業場景的數據建模、分析和價值挖掘能力，對多源異構的數據進行匯聚、整合和分析，形成統一的全量數據和數據底座，實現數據價值挖掘和共享。而基於AI的智能化，可對基礎設施進行高效的管理，為行業應用開發和迭代賦能，全面幫助企業突破關鍵應用上雲的「雄關漫道」。（文/寧川）

Ⅱ 分布式資料庫需要考慮哪些問題

在設雀裂計分布式資料庫時，應特仿歲改別考慮如下幾個方面的問題： 1. 數據保存 (存儲分段/復制，橫向/縱向表分區); 2. 目錄管理(catalog management): 命名，數據獨立性 3. 查詢處理(基於代價的調備判優， 半合並)4. 數據更新(同步/非同步)

Ⅲ 簡述分布式資料庫的模式結構

分布式資料庫系統是在集中式資料庫系統的基礎上發展來的。是資料庫技術與網路技術結合的產物。什麼是分布式資料庫： 分布式資料庫系統是在集中式資料庫系統的基礎上發展來的。是資料庫技術與網路技術結合的產物。分布式資料庫系統有兩種：一種是物理上分布的，但邏輯上卻是集中的。這種分布式資料庫只適宜用途比較單一的、不大的單位或部門。另一種分布式資料庫系統在物理上和邏輯上都是分布的，也就是所謂聯邦式分布資料庫系統。由於組成聯邦的各個子資料庫系統是相對「自治」的，這種系統可以容納多種不同用途的、差異較大的資料庫，比較適宜於大范圍內資料庫的集成。分布式資料庫系統(DDBS)包含分布式資料庫管理系統(DDBMS)和分布式資料庫(DDB)。在分布式資料庫系統中，一個應用程序可以對資料庫進行透明操作，資料庫中的數據分別在不同的局部資料庫中存儲、由不同的DBMS進行管理、在不同的機器上運行、由不同的操作系統支持、被不同的通信網路連接在一起。一個分布式資料庫在邏輯上是一個統一的整體：即在用戶面前為單個邏輯資料庫，在物理上則是分別存儲在不同的物理節點上。一個應用程序通過網路的連接可以訪問分布在不同地理位置的資料庫。它的分布性表現在資料庫中的數據不是存儲在同一場地。更確切地講，不存儲在同一計算機的存儲設備上。 這就是與集中式資料庫的區別。從用戶的角度看，一個分布式資料庫系統在邏輯上和集中式資料庫系統一樣，用戶可以在任何一個場地執行全局應用。就好那些數據是存儲在同一台計算機上，有單個資料庫管理系統(DBMS)管理一樣，用戶並沒有什麼感覺不一樣。分布式資料庫中每一個資料庫伺服器合作地維護全局資料庫的一致性。分布式資料庫系統是一個客戶/伺服器體系結構。

Ⅳ 國內做分布式資料庫開發的現狀如何(分布式資料庫適用於大數據分析嗎)

基礎軟體創業其實我覺得是個好生意，尤其是資料庫，但是前提是確實在技術上有所創新，這么一來技術壁壘就巨高，這就是護城河。如果只是去模仿Oracle，是沒有太大前途的（當然靠關系那種就另說了，反正我本人不認為這樣是正確的價值觀），想想人家O記在這個領域做了30年，你走人家的老路憑什麼幹得動人家？目前來說我覺得之所以國內還沒有太大成功的公司涌現說到底還是因為技術不行或者路子不對或者客戶的歷史包袱太重，跡讓並拿個Hadoop改改就是大數據了嗎？真正的OLTP業務敢碰嗎？所以就造成了做項目掙快錢攢方案搞數據分析的公司扎堆，真正在OLTP端的創新沒人敢碰。另外一個重要的問題就是，國內幾乎沒人懂開源。最近幾年重要的基礎軟體創新都在開源社區，比如Docker/Kubenetes(Mesos)/Spark...憑一個公司的力量是很難跟上社區的發展速度的。國內的大多數開源項目不管是代碼質量，用心程度，設計的視野上都太弱了，連最基本的英文交流都很少有開源項目注意，更不用說生態了。不過，還是有希望的，至少學術界最近幾年的進展，讓我們看到了在分布式OLTP系統(NewSQL)上的一些希望，而且這塊在全球范圍內都是一個藍海。基於這個背景，我們創立了PingCAP，從零開始拋開一切歷史包袱去實現一個全新的資料庫TiDB，TiDB的目標就是瞄準世界頂級的通用分布式資料庫開源項目和未來的行業標准去的。雖然這個東西確實很難,但我也不覺得我們會比矽谷的頂級基礎軟體公司差:)，不客氣的講，我們在這個領域也遠遠走到了各個友商的前面，另外一方面如果不難也沒有做它的價值，如果未來的數據滑拍庫還是需要像現在分庫分表中間件Oracle，我覺得就太姿跡無趣了。就說一個Cloud-Native，目前來說基本沒有OLTP的資料庫能搞定。

Ⅳ 什麼叫分布式資料庫，有什麼優點和缺點

1.分布式資料庫是資料庫的一種，是資料庫技術和網路技術的結合產物。

2.各有優點和缺點.分布式資料庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種。

是的,分布式數據文件便於資料庫的管理維護。

Ⅵ 如何設計一個分布式資料庫

分布式文件系統設計主要關注幾搏唯廳個方面：

設計特點、分布式能力、性能、容災、維護和擴展基隱、成本

分布式文件系山判統主要關鍵技術：

全局名字空間、緩存一致性、安全性、可用性、可擴展性

Ⅶ 如何用SQLServer建立分布式資料庫

很多組織機構慢慢的在不同的伺服器和地點部署SQLServer資料庫——為各種應用和目的——開始考慮通過SQLServer集群的方式來合並。

將SQLServer實例和資料庫合並到一個中心的地點可以減低成本，尤其是維護和軟硬體許可證。此外，在合並之後，可以減低所需機器的數量，這些機器就可以用於備用。

當尋找一個備用，比如高可用性的環境，企橡納業常常決定部署Microsoft的集群架構。我常常被問到小的集群(由較少的節點組成)SQLServer實例和作為中心解決方案的大的集群哪一種更好。在我們比較了這兩個集群架構之後，我讓你們自己做決定。

什麼是Microsoft集群伺服器

MSCS是一個WindowsServer企業版中的內建功能。這個軟體支持兩個或者更多伺服器節點連接起來形成一個「集群」，來獲得更高的可用性和對數據和應用更簡便的管理。MSCS可以自動的檢查到伺服器或者應用的失效，並從中恢復。你也可以使用它來(手動)移動伺服器之間的負載來平衡利用率以及無需停機時間來調度計劃中的維護任務。

這種集群設計使用軟體「心跳」來檢測應用或者伺服器的失效。在伺服器失效的事件中，它會自動將資源(比如磁碟和IP地址)的所有權從失效的伺服器轉移到活動的伺服器。注意還有方法可以保持心跳連接的更高的可用性，比如站點全面失效的情況下。

MSCS不要求在客戶計算機上安裝任何特殊軟體，因此用戶在災難恢復的經歷依賴於客戶-伺服器應用中客戶一方的本質。客戶的重新連接常常是透明的，因為MSCS在相同的IP地址上重啟應用、文件共享等等。進一步，為了災難恢復，集群的節點可以處於分離的、遙遠的地點。

在集群伺服器上的SQLServer

SQLServer2000可以配置為最多4個節點的集群，而SQLServer2005可以配置為最多8個節點的集群。當一個SQLServer實例被配置為集群之後，它的磁碟資源、IP地址和服務就形成了集群組來實現災難恢復。

SQLServer2000允許在一個集群上安裝16個實例。根據在線幫助，「SQLServer2005在一個伺服器或者處理器上可以支持最多50個SQLServer實例，」但是，「只能使用25個硬碟驅動器符，因此如果你需要更多的實例，那麼需要預先規劃。」

注意SQLServer實例的災難恢復階段是指SQLServer服務開始所需要的時間，這可能從幾秒鍾到幾分鍾。如果你需要更高的可用性，考慮使用其神拆他的方法，比如logshipping和資料庫鏡像。

單個的大的SQLServer集群還是小的集群

下面是大的、由更多的節點組成的集群的優點：

◆更高的可用新(更多的節點來災難恢復)。

◆更多的負載游如棗均衡選擇(更多的節點)。

◆更低廉的維護成本。

◆增長的敏捷性。多達4個或者8個節點，依賴於SQL版本。

◆增強的管理性和簡化環境(需要管理的少了)。

◆更少的停機時間(災難恢復更多的選擇)。

◆災難恢復性能不受集群中的節點數目影響。

下面是單個大的集群的缺點：

◆集群節點數目有限(如果需要第9個節點怎麼辦)。

◆在集群中SQL實例數目有限。

◆沒有對失效的防護——如果磁碟陣列失效了，就不會發生災難恢復。

◆使用災難恢復集群，無法在資料庫級別或者資料庫對象級別，比如表，創建災難恢復集群。

虛擬化和集群

虛擬機也可以參與到集群中，虛擬和物理機器可以集群在一起，不會發生問題。SQLServer實例可以在虛擬機上，但是性能可能會受用影響，這依賴於實例所消耗的資源。在虛擬機上安裝SQLServer實例之前，你需要進行壓力測試來驗證它是否可以承受必要的負載。

在這種靈活的架構中，如果虛擬機和物理機器集群在一起，你可以在虛擬機和物理機器之間對SQLServer進行負載均衡。比如，使用虛擬機上的SQLServer實例開發應用。然後在你需要對開發實例進行壓力測試的時候，將它災難恢復到集群中更強的物理機器上。

集群伺服器可以用於SQLServer的高可用性、災難恢復、可擴展性和負載均衡。單個更大的、由更多的節點組成的集群往往比小的、只有少數節點的集群更好。大個集群允許更靈活環境，為了負載均衡和維護，實例可以從一個節點移動到另外的節點。

Ⅷ 什麼是分布式資料庫結構

分類: 電腦/網路 >> 程序設計 >> 其他編程語言
問題描述:

請高人請點迷津

解析:

分布式軟體系統(Distributed Sofare Systems)是支持分布式處理的軟體系統,是在由通信網路互聯的多處理機體系結構上執行任務的系統。它包括分布式操作系統、分布式程序設計語言及其編譯(解釋)系統、分布式文件系統和分布式資料庫系統等。

分布式操作系統負責管理分布式處理系統資源和控制分布式程序運行。它和集中式操作系統的區別在於資斗絕穗源管理、進程通信和系統結構等方面。

分布式程序設計語言用於編寫運行於分布式計算機系統上的分布式程序。一個分布式程序由若干個可以獨立執行的程序模塊組成,它們分布於一個分布式處理系統的多台計算機上被同時執行。它與集中式的程序設計語言相比有三個特點：分布性、通信性和穩健性。

分布式文件系統具有執行遠程文件存取的能力,並以透明方式對分布在網路上的文件進行管理和存取。

分布式資料庫系統由分布於多個計算機結點上的若干個資料庫系統組成,它提供有效的存取手段來操縱這些結點上的子資料庫。分布式資料庫在使用上可視為一個完整的資料庫,而實際上它是分布在地理分散的各個結點上。當然,分布在各個結點上的子資料庫在邏輯上是相關的。

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分布式資料庫系統是由若干個站 *** 而成。這些站又稱為節點，它們在通訊網路中聯接在一起，每個節點都是一個獨立的資料庫系統，它們都擁有各自的資料庫、中央處理機、終端，以及各自的局部資料庫管理系統。因此分布式資料庫系統可以看作是一系列集中式資料庫系統的聯合。它們在邏輯上屬於同一系統，但在物理結構上是分布式的。

分布式資料庫系統已經成為信息處理學科的重要領域，正在迅速發展之中，原因基於以下幾點：

1、它可以解決組織機構分散而數據需要相互聯系的問題。比如銀行系統，總行與各分行處於不同的城市或城市中的各個地區，在業務上它們需要處理各自的數據，也需要彼此之間的交換和處理，這就需要分布式的系統。

2、如果一個組織機構需要增加新的相對自主的組織單位來擴充機構，則分布式資料庫系統可以在對當前機構影響最小的情況下進行擴充。

3、均衡負載的需要。數據的分解採用使局部應用達到最大，這使得各處理機之間的相互干擾降到最低。負載在各處理機之間分擔，可以避免臨界瓶頸。

4、當現有機構中已存在幾個資料庫系統，而且實現全局應用的必要性增加時，就可以由這些資料庫自下而上構成分布式資料庫系統。

5、相等規模的分布式資料庫系統在出現故障的幾率上不會比集宏棗中式資料庫系統低，但由於其故障的影響僅限於局部數據應用，因此就整個系統來講它的可靠性是比較高的。

特點

1、在分布式資料庫系統里不強調集中控制概念，它具有一個以全局資料庫管理員為基礎的分層控制結構，但是每個局部資料庫管理員都具有高度的自 *** 。

2、在分布式資料庫系統中數據獨立性概念也同樣重要，然而增加了一個新的概念空卜，就是分布式透明性。所謂分布式透明性就是在編寫程序時好象數據沒有被分布一樣，因此把數據進行轉移不會影響程序的正確性。但程序的執行速度會有所降低。

3、集中式資料庫系統不同，數據冗餘在分布式系統中被看作是所需要的特性，其原因在於：首先，如果在需要的節點復制數據，則可以提高局部的應用性。其次，當某節點發生故障時，可以操作其它節點上的復制數據，因此這可以增加系統的有效性。當然，在分布式系統中對最佳冗餘度的評價是很復雜的。

分布式系統的類型，大致可以歸為三類：

1、分布式數據，但只有一個總? 據庫，沒有局部資料庫。

2、分層式處理，每一層都有自己的資料庫。

3、充分分散的分布式網路，沒有中央控制部分，各節點之間的聯接方式又可以有多種，如鬆散的聯接，緊密的聯接，動態的聯接，廣播通知式聯接等。

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什麼是分布式智能?

NI LabVIEW 8的分布式智能結合了相關的技術和工具，解決了分布式系統開發會碰到的一些挑戰。更重要的是，NI LabVIEW 8的分布式智能提供的解決方案不僅令這些挑戰迎刃而解，且易於實施。LabVIEW 8的分布式智能具體包括:

可對分布式系統中的所有結點編程——包括主機和終端。尤為可貴的是，您可以利用LabVIEW圖形化編程方式，對大量不同類型的對象進行編程，如桌面處理器、實時系統、FPGA、PDA、嵌入式微處理器和DSP。

導航所有系統結點的查看系統——LabVIEW Project Explorer。您可使用Project Explorer查看、編輯、運行和調試運行於任何對象上的結點。

經簡化的數據共享編程界面——共享變數。使用共享變數，您可輕松地在系統間(甚至實時系統間)傳輸數據且不影響性能。無通信循環，無RT FIFO，無需低層次TCP函數。您可以利用簡單的對話完成共享變數的配置，從而將數據在各系統間傳輸或將數據連接到不同的數據源。您還可添加記錄、警報、事件等數據服務――一切僅需簡單的對話即可完成。

實現了遠程設備及系統內部或設備及系統之間的同步操作——定時和同步始終是定義高性能測量和控制系統的關鍵問題。利用基於NI技術的系統，探索設備內部並編寫其內部運行機制，從而取得比傳統儀器或PLC方式下更為靈活的解決方案。

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在分布式計算機操作系統支持下，互連的計算機可以互相協調工作，共同完成一項任務。

也可以這么解釋:

一種計算機硬體的配置方式和相應的功能配置方式。它是一種多處理器的計算機系統，各處理器通過互連網路構成統一的系統。系統採用分布式計算結構，即把原來系統內中央處理器處理的任務分散給相應的處理器，實現不同功能的各個處理器相互協調，共享系統的外設與軟體。這樣就加快了系統的處理速度，簡化了主機的邏輯結構.

易游貝貝祝你好運

Ⅸ 分布式資料庫的數據分配方式

（1）集中式：所有數據片滲逗段都安排在同一個場地上。
（2）分割式：所有數據只有一份，它被分割成若干邏輯片段，每個邏輯片段被指派在一個特定的場地上。
（3）全復制式：數據在每個場地重復存儲。也就是每個場地上都有一個完整的數據副本。
（4）混合式：這是一種介乎於分割叢判賣式和全復制式之間的分配方式。
目前分布式資料庫分配的設計，越來越多的採用尋找最優解沖襪的演算法，比如遺傳演算法、退火機制等