Memahami Gumpalan, Antrean, Penyimpanan tabel di Windows Azure

Daftar Isi:

Memahami Gumpalan, Antrean, Penyimpanan tabel di Windows Azure
Memahami Gumpalan, Antrean, Penyimpanan tabel di Windows Azure

Video: Memahami Gumpalan, Antrean, Penyimpanan tabel di Windows Azure

Video: Memahami Gumpalan, Antrean, Penyimpanan tabel di Windows Azure
Video: How To Disable Startup Programs In Windows 10 Regedit Registry - YouTube 2024, Maret
Anonim

Artikel ini menyoroti penyimpanan di Windows Azure. Ketika menyangkut penyimpanan besar, ada hal-hal tertentu yang perlu dipahami. Windows Azure menawarkan berbagai layanan penyimpanan yang mendukung hampir semua jenis kebutuhan penyimpanan, dari data terstruktur hingga tidak terstruktur, basis data NoSQL, dan antrian.

Bagaimana data disimpan di Cloud

Sejauh Windows Azure berjalan itu memiliki empat bentuk penyimpanan dan mereka adalah:

  • Penyimpanan gumpalan
  • Penyimpanan antrian
  • Penyimpanan tabel
  • Drive Windows Azure

Mari kita coba mendapatkan penjelasan umum untuk masing-masing!

Penyimpanan Blob

Blob adalah akronim untuk Binary Large object. Pada dasarnya Blob adalah urutan byte - hanya apa yang dibutuhkan aplikasi. Blob dapat menyimpan audio, video, pesan email, arsip file, file zip atau dokumen pengolah kata dengan cara yang sangat umum.

Untuk menggunakan gumpalan, pengembang terlebih dahulu membuat satu atau beberapa penampung di beberapa akun penyimpanan. Masing-masing wadah ini dapat menahan satu atau lebih gumpalan. Ada dua jenis penyimpanan gumpalan tersedia, masing-masing menyediakan fungsi khusus:
Untuk menggunakan gumpalan, pengembang terlebih dahulu membuat satu atau beberapa penampung di beberapa akun penyimpanan. Masing-masing wadah ini dapat menahan satu atau lebih gumpalan. Ada dua jenis penyimpanan gumpalan tersedia, masing-masing menyediakan fungsi khusus:

1) Blok Blob

2) Halaman Blob

Gumpalan disimpan di dalam dan dilampaui Blob Containers. Setiap gumpalan bisa mencapai 50GB. Gumpalan memiliki nama string unik dalam penampung. Gumpalan dapat memiliki metadata yang terkait dengan mereka, yang pasang dan ukurannya hingga 8KB per blob. Metadata blob dapat disetel secara terpisah dari bit data gumpalan.

Penyimpanan antrian

Tujuan utama antrian adalah untuk memungkinkan komunikasi antara berbagai bagian dari aplikasi Windows Azure. Dalam kata-kata sederhana Antrian memisahkan contoh Peran Web dan Instansi Peran Pekerja - Antrean berisi banyak pesan - Nama antrian dicakup oleh akun.

  • Tidak ada batasan jumlah pesan yang disimpan dalam antrian.
  • Sebuah pesan disimpan paling lama seminggu. Sistem akan mengumpulkan sampah pesan yang lebih dari satu minggu.
  • Antrean dapat memiliki metadata yang terkait dengannya. Metadata dalam bentuk pasangan, dan mereka hingga 8KB dalam ukuran per antrian.

Antrean konvensional dapat menawarkan semantik ‘masuk pertama keluar pertama’; di sisi lain antrean di Windows Azure tidak menjamin bahwa satu pesan dapat dikirim beberapa kali.

Memproses pesan dari antrian adalah proses dua tahap, yang melibatkan pengiriman pesan, dan kemudian menghapus pesan setelah pesan diproses. Pola ini menjamin pengiriman pesan yang sukses.

Image
Image

Penyimpanan Tabel

Penyimpanan tabel adalah kumpulan baris seperti entitas, yang masing-masing dapat berisi hingga 255 properti; Namun tidak seperti tabel dalam database, tidak ada skema yang memaksakan serangkaian nilai tertentu pada semua baris dalam tabel. Penyimpanan Tabel digunakan oleh aplikasi yang membutuhkan penyimpanan penyimpanan data dalam jumlah besar yang membutuhkan struktur tambahan.

Sementara tabel menyimpan data terstruktur, itu tidak memberikan cara apa pun untuk mewakili hubungan antara data, kadang-kadang disebut database NoSQL. Tabel di Windows Azure membuka ruang untuk skalabilitas. Masuk akal bagi pengembang untuk merancang aplikasi skalabel. Hanya desain meja dan menambahkan beberapa entitas kemudian Windows Azure peduli terhadap sisanya.

Tujuannya di sini adalah membantu pengembang untuk fokus pada pengembangan aplikasi mereka daripada mengkhawatirkan manajemen data besar.

Direkomendasikan: