可解释的人工智能如何用于改善人工智能伦理?

可解释的人工智能如何用于改善人工智能伦理?

横向扩展,通常被称为“扩展出去”,是一种在分布式数据库中使用的技术,通过增加额外的服务器或节点来应对增加的负载。这与纵向扩展不同,后者通常是通过增加更多的资源,如CPU或RAM,来升级现有服务器。在横向扩展中,工作负载被分配到多个机器上,而不是依赖于一台更强大的机器。这种方法提供了更大的灵活性,并可以提高性能和可用性。

横向扩展的主要好处之一是其处理大量数据和高流量负载的能力。例如,如果一个Web应用程序经历增长,其数据库无法跟上,则开发者可能选择添加更多服务器,将数据库分布在一个集群中,而不是升级到更大的服务器。每台服务器可以管理数据库的一部分,这有助于平衡负载并增加系统的整体容量。许多现代数据库,如MongoDB和Cassandra,专门设计用于支持横向扩展,允许在不同节点之间对数据进行分片或分区。

横向扩展的另一个优势是其固有的冗余。如果一个节点发生故障,系统可以通过将负载重新分配给其余节点来继续运行。这使得分布式数据库更加弹性和可靠。然而,管理一个横向扩展的环境可能会更加复杂,因为它涉及确保数据一致性、节点之间的协调以及处理网络延迟。适当的规划和架构对于成功在分布式数据库环境中实现横向扩展至关重要。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
灾难恢复如何处理远程工作环境?
在远程工作环境中的灾难恢复(DR)涉及创建确保在发生中断时业务连续性的策略和流程。目标是保护数据,并在员工从不同地点工作时维持对关键系统的访问。有效的灾难恢复计划专注于数据备份、系统冗余以及允许远程团队迅速从硬件故障、网络攻击或自然灾害等事
Read Now
关系数据库管理系统(RDBMS)是什么?
关系数据库管理系统(RDBMS)是一种软件,使用户能够创建、管理和操作以强调数据之间关系的方式结构化的数据库。在RDBMS中,数据被组织成表,这些表由行和列组成,每个表代表一个特定的实体,例如客户、订单或产品。这些表之间的关系通常通过主键和
Read Now
上下文感知推荐是如何工作的?
特征工程在推荐系统的开发和性能中起着至关重要的作用。它涉及从原始数据中创建和选择相关特征,这些特征可以显着增强推荐算法的预测能力。有效的特征工程有助于系统更好地理解用户偏好和项目特征,从而导致更准确和个性化的推荐。通过将原始数据转换为模型的
Read Now

AI Assistant