选择特殊符号
选择搜索类型
请输入搜索
软硬件一体、深度适配优化
SSD多种应用方案
强大易用的数据库管理软件
所需模块按需安装
可物理分区、集成高可用
最高2T内存
8颗 英特尔®至强™ 7500系列/E7系列处理器
高性能、高可用、高可靠
面对日益复杂的业务场景和迅速增长的数据量,用户需要更强的处理能力与完备的冗余方案。Highgo数据库一体机在这些方面完全满足了需要。
性能方面,Highgo一体机最大支持8颗英特尔至强处理器、80个物理核心、160个线程,提供强劲性能,澎湃动力。采用紧耦合共享内存设计,最大支持64根ECC R-DDR3内存(16个内存板),总容量高达2TB。
同时,用户可以根据业务压力情况,将服务器配置为八路、双四路。双四路配置时,通过完全物理隔离设置,实现均衡资源分配。
配置为两个四路分区时,可作为2个的4路服务器使用,每个分区有独立的全套硬件资源和linux操作系统,从物理上完全相互隔离,更加安全可靠。结合物理分区,可以通过管理软件简单的实现数据库高可用集群。
瀚高数据库一体机采用Highgo DB 2.0企业版,用户可以选择在一个单独的八路服务器上运行数据库,或者在两个四路服务器上利用流复制技术实现高可用。甚至可以简单的通过管理软件做配置,实现两个服务器的读写分离。
易于管理、易配置性
Highgo DB在数据库一体机上集成了强大的管理工具,可以帮助用户轻松的部署和管理数据库。利用WEB管理工具监控服务器和数据库活动,用户可以很容易的发现效率低下的SQL或其他性能瓶颈,从而有针对性的采取相关优化措施。
具体参数详见下表:
高度 | 6U机架式 |
处理器 | 最多支持 8颗 英特尔®至强™ 7500系列/E7系列处理器 |
内存 | 最多支持64个DIMM插槽(16个内存板),最大支持2TB ECC R-DDR3内存 |
I/O | 最大支持9个PCI-E 2.0全高插槽,其中3个 PCI-E 2.0 x16(支持热插拔),6个PCI-E 2.0 x8 |
硬盘 | 最大支持18个 2.5寸 SAS/SATA/SSD硬盘 |
Raid | 支持Raid 1/0/10/5/50/6/60级别 |
外置设备 | 1个 Slim DVD ,1个 5inch Tape(可选) |
网络 | 2个双千兆以太网口 |
物理分区 | 支持两个静态硬件分区 |
电源 | 1200W 3+1 冗余高效率电源 |
IO接口 | 前:2个USB;后:4个USB,2个以太网口,1个管理接口,2个 PS2接口,2 个COM,1 VGA |
监控与管理 | 支持IPMI2.0标准,集成KVM over IP及虚拟媒体功能;提供管理专用以太网接口;支持浪潮睿捷管理套件;可选用于管理和监控的LCD触摸屏 |
工作环境温度 | 5℃~40℃ |
交流输入 | 100-240V,50Hz |
机箱 | 高264mm,宽442mm,深832mm |
Highgo数据库一体机从硬件、操作系统、数据库多方面进行适配优化,简化了部署、调试的过程,让用户可以在最短的时间内搭建高效稳定的数据库运行环境。
Highgo数据库一体机搭载瀚高数据库2.0版本--针对专用服务器、红旗操作系统定制的优化方案,可以满足用户多种数据应用场景。
强大、易用的管理和监控软件,可以同时对数据库和操作系统进行监控管理,随时了解系统运行情况。全面集成的一体化软件、服务器,由瀚高公司提供全部技术支持,为用户免除所有后顾之忧。
空调一体机跟挂机有什么区别?一体机效果好吗?求买过一体机的人回答!
看你想在什么环境中使用了一体机噪音会比挂机大,如果合租房子电费平摊的话还是可以的。因为它很费电,有人帮你承担还好些;优点是方便,搬家什么的可以自己携带。如果是窗机,一般只有制冷功能啦,制冷杠杠的,呵呵...
惠普和佳能打印机一体机,二种定位不同,根据自己的要求选择,适合自己的才是最好的。打印机(Printer) 是计算机的输出设备之一,用于将计算机处理结果打印在相关介质上。衡量打印机好坏的指标有三项:打印...
其实这个拆那些一体机硬盘并没有什么很大的难度的,有很多不是专业的人都会处理这些问题啦,那么主要的拆除步骤我就跟你说说看吧: (1)、首先将电脑的所有外设去掉,像鼠标键盘什么的,网线也要拔掉,电源断掉。...
铁路信号一体化设计平台数据库设计
开发基于数据库的铁路信号一体化设计平台是解决当前各个辅助设计软件存在诸多问题的方法之一.通过分析铁路信号工程图纸反映的信息特点,提出了室内外信号工程基础数据库的设计原则及数据流模型,并采用定义外键等数据库技术建立铁路信号工程关系型数据库.平台以该数据库设计方案为基础构建,已在铁路信号工程设计中实际应用.
气象一体化平台数据库结构优化分析
随着气象一体化平台逐渐向着智能统筹化发展,其后台数据库性能自然需要更精良的设计和准备。在不断的实践过程中不难发现,数据集中化带来的必然后果是数据量巨大,观测数据量之恐怖、浩瀚是必然结果,甚至随着年深日久达到数亿或者更多。像这样繁杂无比的数据量,将带来系统维护难度大、查询操作的执行时间长、对数据进行统计操作时效率低下等一系列问题,从而使整体数据库性能下降。