騰訊云從業者認證考試學習筆記：數據處理與存儲支持服務

第一章：云存儲服務基礎

云存儲是騰訊云數據處理與存儲的基石，其核心優勢在于高可用性、高擴展性和成本效益。主要產品包括：

1. 對象存儲（COS）：適用于海量非結構化數據，如圖片、音視頻、備份文件等。提供標準、低頻、歸檔等多種存儲類型，并集成CDN加速、數據處理（如圖片縮放、水印）等功能。
2. 云硬盤（CBS）：為云服務器（CVM）提供持久化、高可靠的塊存儲設備，支持數據快照、備份與彈性擴容，性能分為高性能云硬盤、SSD云硬盤等。
3. 文件存儲（CFS）：提供標準的NFS/SMB協議共享文件存儲，支持多臺CVM并發訪問，適合日志共享、內容管理、大數據分析等場景。

第二章：數據庫服務

騰訊云數據庫服務覆蓋關系型、非關系型等多種類型，滿足不同業務需求：

1. 云數據庫MySQL/PostgreSQL（CDB）：完全兼容開源協議，提供主從熱備、自動備份、數據恢復、讀寫分離等功能，并支持一鍵部署與彈性擴展。
2. 云數據庫Redis（TencentDB for Redis）：高性能內存數據庫，支持主從版、集群版，適用于緩存、會話存儲、排行榜等場景。
3. 云數據庫MongoDB（TencentDB for MongoDB）：文檔型數據庫，適用于JSON數據存儲、內容管理、移動應用等。
4. TDSQL：騰訊云自研的分布式數據庫，具備強一致性和高可用性，適用于金融級核心業務。

第三章：大數據處理與分析服務

騰訊云提供完整的大數據產品矩陣，助力企業數據價值挖掘：

1. 彈性MapReduce（EMR）：集成Hadoop、Spark、Hive等開源框架，提供快速、易用的大數據處理集群。
2. 數據倉庫（CDW）：基于PostgreSQL的MPP架構，支持PB級數據實時分析，常用于BI報表、即席查詢。
3. 流計算服務（Oceanus）：基于Flink的實時流處理平臺，支持數據實時攝入、處理與輸出，用于實時監控、風控等場景。
4. 數據湖構建（DLF）：統一元數據管理，支持COS上構建數據湖，便于跨服務數據發現與協作。

第四章：數據處理與開發平臺

這些服務簡化了數據處理流程的開發與管理：

1. 數據工場（DataWorks）：提供數據集成、開發、運維、治理的一站式平臺，支持可視化任務調度與監控。
2. 數據集成（DataInLong）：支持批量與實時數據同步，可將多種數據源遷移至云上數據倉庫或湖倉。
3. 機器學習平臺（TI-ONE）：提供從數據預處理、模型訓練到部署的全流程AI開發工具，降低機器學習門檻。

第五章：數據備份、容災與安全

確保數據可靠性與安全性是數據處理的關鍵環節：

1. 數據備份：COS提供跨地域復制、版本控制；CBS支持定期快照；數據庫服務具備自動備份與手動備份功能。
2. 數據容災：多可用區部署、異地容災架構（如數據庫跨地域同步）可保障業務連續性。
3. 數據安全：通過訪問管理（CAM）進行權限控制，結合SSL加密傳輸、數據加密（KMS）、審計日志（如CloudAudit）等手段，全面保護數據隱私與合規。

第六章：典型應用場景

• Web應用：COS存儲靜態資源，CDB存儲業務數據，Redis作為緩存加速。
• 大數據分析：通過DataInLong采集數據至COS，使用EMR或CDW進行分析，結果可視化展示。
• 容災備份：利用COS跨地域復制與數據庫備份，實現關鍵數據的異地災備。

備考重點

• 掌握各存儲與數據庫產品的核心特性、適用場景及選型原則。
• 理解大數據處理流程中各服務（如EMR、CDW、Oceanus）的角色與協作方式。
• 熟悉數據備份、安全策略及騰訊云相關工具（如CAM、KMS）。
• 關注實際案例，將產品知識與業務場景結合思考。

通過對以上章節的系統學習，考生可全面掌握騰訊云在數據處理與存儲服務方面的核心能力，為通過認證考試及實際工作應用奠定堅實基礎。