About DBpedia Fr

About: http://fr.dbpedia.org/resource/Redondance_(centre_de_données)

An Entity of Type : Thing, from Named Graph : http://fr.dbpedia.org, within Data Space : fr.dbpedia.org

La redondance appliquée aux centres de données signifie que les services de base et les systèmes auront des doublons (équipement, liaisons, alimentation et chemins, données, logiciels…) afin de garantir les fonctionnalités dans l’éventualité où l’un de ces composants s’avérerait défaillant. Aujourd’hui, la « haute disponibilité » est pour l’essentiel obtenue par la redondance au niveau de tout l’écosysteme illustrée dans la figure.L’organisation « Uptime Institute » classe les centres de données en quatre niveaux : TIER I, II, III et IV. Ces niveaux correspondent à un certain nombre de garanties sur le type de matériel déployé dans le centre de données en vue d’assurer sa redondance.

thumbnail
Property Value
dbo:abstract
  • La redondance appliquée aux centres de données signifie que les services de base et les systèmes auront des doublons (équipement, liaisons, alimentation et chemins, données, logiciels…) afin de garantir les fonctionnalités dans l’éventualité où l’un de ces composants s’avérerait défaillant. Aujourd’hui, la « haute disponibilité » est pour l’essentiel obtenue par la redondance au niveau de tout l’écosysteme illustrée dans la figure.L’organisation « Uptime Institute » classe les centres de données en quatre niveaux : TIER I, II, III et IV. Ces niveaux correspondent à un certain nombre de garanties sur le type de matériel déployé dans le centre de données en vue d’assurer sa redondance. (fr)
  • La redondance appliquée aux centres de données signifie que les services de base et les systèmes auront des doublons (équipement, liaisons, alimentation et chemins, données, logiciels…) afin de garantir les fonctionnalités dans l’éventualité où l’un de ces composants s’avérerait défaillant. Aujourd’hui, la « haute disponibilité » est pour l’essentiel obtenue par la redondance au niveau de tout l’écosysteme illustrée dans la figure.L’organisation « Uptime Institute » classe les centres de données en quatre niveaux : TIER I, II, III et IV. Ces niveaux correspondent à un certain nombre de garanties sur le type de matériel déployé dans le centre de données en vue d’assurer sa redondance. (fr)
dbo:thumbnail
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 11440599 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 22954 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 178674471 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
prop-fr:année
  • 2002 (xsd:integer)
  • 2003 (xsd:integer)
  • 2008 (xsd:integer)
  • 2009 (xsd:integer)
  • 2011 (xsd:integer)
  • 2012 (xsd:integer)
  • 2013 (xsd:integer)
  • 2014 (xsd:integer)
  • 2016 (xsd:integer)
prop-fr:auteur
  • Kanagavelu, Renuga and Lee, Bu Sung and Miguel, Rodel Felipe and Mingjie, Luke Ng and others (fr)
  • Al-Essa, Hadeel A and Abdulbaki, Abdulrahman A (fr)
  • Brotherton, HM and Dietz, J Eric (fr)
  • Joshi, Sagar C and Sivalingam, Krishna M (fr)
  • Julius Neudorfer (fr)
  • Kamoun, Faouzi (fr)
  • Zhang, Dongyan and Zhang, Tao (fr)
  • Akella, Aditya and Maggs, Bruce and Seshan, Srinivasan and Shaikh, Anees and Sitaraman, Ramesh (fr)
  • Mahmoud, Hatem and Nawab, Faisal and Pucher, Alexander and Agrawal, Divyakant and El Abbadi, Amr (fr)
  • Pavlik, Jakub and Komarek, Ales and Sobeslav, Vladimir and Horalek, Josef (fr)
  • McKeown, Nick and Anderson, Tom and Balakrishnan, Hari and Parulkar, Guru and Peterson, Larry and Rexford, Jennifer and Shenker, Scott and Turner, Jonathan (fr)
  • Hu, Chengchen and Yang, Mu and Zheng, Kai and Chen, Kai and Zhang, Xin and Liu, Bin and Guan, Xiaohong (fr)
  • Ma, Xingyu and Hu, Chengchen and Chen, Kai and Zhang, Che and Zhang, Hongtao and Zheng, Kai and Chen, Yan and Sun, Xianda (fr)
  • Weatherspoon, Hakim and Ganesh, Lakshmi and Marian, Tudor and Balakrishnan, Mahesh and Birman, Ken (fr)
  • Zakhary, Victor and Nawab, Faisal and Agrawal, Divyakant and El Abbadi, Amr (fr)
  • Patterson, Hugo and Manley, Stephen and Federwisch, Mike and Hitz, Dave and Kleiman, Steve and Owara, Shane (fr)
  • Gill, Phillipa and Jain, Navendu and Nagappan, Nachiappan (fr)
  • Ji, Minwen and Veitch, Alistair C and Wilkes, John and others (fr)
  • Greenberg, Albert and Hamilton, James and Maltz, David A and Patel, Parveen (fr)
  • Kanagavelu, Renuga and Lee, Bu Sung and Miguel, Rodel Felipe and Mingjie, Luke Ng and others (fr)
  • Al-Essa, Hadeel A and Abdulbaki, Abdulrahman A (fr)
  • Brotherton, HM and Dietz, J Eric (fr)
  • Joshi, Sagar C and Sivalingam, Krishna M (fr)
  • Julius Neudorfer (fr)
  • Kamoun, Faouzi (fr)
  • Zhang, Dongyan and Zhang, Tao (fr)
  • Akella, Aditya and Maggs, Bruce and Seshan, Srinivasan and Shaikh, Anees and Sitaraman, Ramesh (fr)
  • Mahmoud, Hatem and Nawab, Faisal and Pucher, Alexander and Agrawal, Divyakant and El Abbadi, Amr (fr)
  • Pavlik, Jakub and Komarek, Ales and Sobeslav, Vladimir and Horalek, Josef (fr)
  • McKeown, Nick and Anderson, Tom and Balakrishnan, Hari and Parulkar, Guru and Peterson, Larry and Rexford, Jennifer and Shenker, Scott and Turner, Jonathan (fr)
  • Hu, Chengchen and Yang, Mu and Zheng, Kai and Chen, Kai and Zhang, Xin and Liu, Bin and Guan, Xiaohong (fr)
  • Ma, Xingyu and Hu, Chengchen and Chen, Kai and Zhang, Che and Zhang, Hongtao and Zheng, Kai and Chen, Yan and Sun, Xianda (fr)
  • Weatherspoon, Hakim and Ganesh, Lakshmi and Marian, Tudor and Balakrishnan, Mahesh and Birman, Ken (fr)
  • Zakhary, Victor and Nawab, Faisal and Agrawal, Divyakant and El Abbadi, Amr (fr)
  • Patterson, Hugo and Manley, Stephen and Federwisch, Mike and Hitz, Dave and Kleiman, Steve and Owara, Shane (fr)
  • Gill, Phillipa and Jain, Navendu and Nagappan, Nachiappan (fr)
  • Ji, Minwen and Veitch, Alistair C and Wilkes, John and others (fr)
  • Greenberg, Albert and Hamilton, James and Maltz, David A and Patel, Parveen (fr)
prop-fr:doi
  • 10.110900 (xsd:double)
prop-fr:id
  • Zhang2013 (fr)
  • Zhao2011 (fr)
  • Akella2003 (fr)
  • Brotherton2014 (fr)
  • Gill2011 (fr)
  • Greenberg2008 (fr)
  • Hadeel2016 (fr)
  • Hu2011 (fr)
  • Ji2003 (fr)
  • Julius2008 (fr)
  • Kamoun2009 (fr)
  • Kanagavelu2013 (fr)
  • Krishna2013 (fr)
  • Ma2012 (fr)
  • Mahmoud2013 (fr)
  • McKeown2008 (fr)
  • Patterson2002 (fr)
  • Pavlikt2014 (fr)
  • Weatherspoon2009 (fr)
  • Zakhary2016 (fr)
  • Zhang2013 (fr)
  • Zhao2011 (fr)
  • Akella2003 (fr)
  • Brotherton2014 (fr)
  • Gill2011 (fr)
  • Greenberg2008 (fr)
  • Hadeel2016 (fr)
  • Hu2011 (fr)
  • Ji2003 (fr)
  • Julius2008 (fr)
  • Kamoun2009 (fr)
  • Kanagavelu2013 (fr)
  • Krishna2013 (fr)
  • Ma2012 (fr)
  • Mahmoud2013 (fr)
  • McKeown2008 (fr)
  • Patterson2002 (fr)
  • Pavlikt2014 (fr)
  • Weatherspoon2009 (fr)
  • Zakhary2016 (fr)
prop-fr:isbn
  • 978 (xsd:integer)
prop-fr:lang
  • en (fr)
  • en (fr)
prop-fr:lireEnLigne
prop-fr:nom
  • Cao (fr)
  • Liu (fr)
  • Wang (fr)
  • Xu (fr)
  • Zhao (fr)
  • Qin (fr)
  • Cao (fr)
  • Liu (fr)
  • Wang (fr)
  • Xu (fr)
  • Zhao (fr)
  • Qin (fr)
prop-fr:prénom
  • Gang (fr)
  • Rui (fr)
  • Tingting (fr)
  • Fangliang (fr)
  • Xiaoguang (fr)
  • Zhenhai (fr)
  • Gang (fr)
  • Rui (fr)
  • Tingting (fr)
  • Fangliang (fr)
  • Xiaoguang (fr)
  • Zhenhai (fr)
prop-fr:périodique
prop-fr:titre
  • Low-latency multi-datacenter databases using replicated commit. (fr)
  • Error tolerant address configuration for data center networks with malfunctioning devices. (fr)
  • A Multi-channel and Real-Time Disaster Recovery Backup Method Based on P2P Streaming. (fr)
  • Disaster Recovery Datacenter’s Architecture on Network Replication Solution. (fr)
  • Software defined network based adaptive routing for data replication in data centers. (fr)
  • Smoke and Mirrors: Reflecting Files at a Geographically Remote Location Without Loss of Performance. (fr)
  • A measurement-based analysis of multihoming. (fr)
  • Data Center Site Redundancy. (fr)
  • Db-risk: The game of global database placement (fr)
  • Do dual-power supply servers increase redundancy?. (fr)
  • Gateway redundancy protocols. (fr)
  • OpenFlow: enabling innovation in campus networks. (fr)
  • Seneca: remote mirroring done write. (fr)
  • The cost of a cloud: research problems in data center networks. (fr)
  • Automatically configuring the network layer of data centers for cloud computing. (fr)
  • file system based asynchronous mirroring for disaster recovery. (fr)
  • Understanding network failures in data centers: measurement, analysis, and implications. (fr)
  • Virtualizing the datacenter without compromising server performance. (fr)
  • CAWRM: A remote mirroring system based on AoDI volume. (fr)
  • On fault tolerance in data center network virtualization architectures. (fr)
  • Low-latency multi-datacenter databases using replicated commit. (fr)
  • Error tolerant address configuration for data center networks with malfunctioning devices. (fr)
  • A Multi-channel and Real-Time Disaster Recovery Backup Method Based on P2P Streaming. (fr)
  • Disaster Recovery Datacenter’s Architecture on Network Replication Solution. (fr)
  • Software defined network based adaptive routing for data replication in data centers. (fr)
  • Smoke and Mirrors: Reflecting Files at a Geographically Remote Location Without Loss of Performance. (fr)
  • A measurement-based analysis of multihoming. (fr)
  • Data Center Site Redundancy. (fr)
  • Db-risk: The game of global database placement (fr)
  • Do dual-power supply servers increase redundancy?. (fr)
  • Gateway redundancy protocols. (fr)
  • OpenFlow: enabling innovation in campus networks. (fr)
  • Seneca: remote mirroring done write. (fr)
  • The cost of a cloud: research problems in data center networks. (fr)
  • Automatically configuring the network layer of data centers for cloud computing. (fr)
  • file system based asynchronous mirroring for disaster recovery. (fr)
  • Understanding network failures in data centers: measurement, analysis, and implications. (fr)
  • Virtualizing the datacenter without compromising server performance. (fr)
  • CAWRM: A remote mirroring system based on AoDI volume. (fr)
  • On fault tolerance in data center network virtualization architectures. (fr)
prop-fr:wikiPageUsesTemplate
dct:subject
rdfs:comment
  • La redondance appliquée aux centres de données signifie que les services de base et les systèmes auront des doublons (équipement, liaisons, alimentation et chemins, données, logiciels…) afin de garantir les fonctionnalités dans l’éventualité où l’un de ces composants s’avérerait défaillant. Aujourd’hui, la « haute disponibilité » est pour l’essentiel obtenue par la redondance au niveau de tout l’écosysteme illustrée dans la figure.L’organisation « Uptime Institute » classe les centres de données en quatre niveaux : TIER I, II, III et IV. Ces niveaux correspondent à un certain nombre de garanties sur le type de matériel déployé dans le centre de données en vue d’assurer sa redondance. (fr)
  • La redondance appliquée aux centres de données signifie que les services de base et les systèmes auront des doublons (équipement, liaisons, alimentation et chemins, données, logiciels…) afin de garantir les fonctionnalités dans l’éventualité où l’un de ces composants s’avérerait défaillant. Aujourd’hui, la « haute disponibilité » est pour l’essentiel obtenue par la redondance au niveau de tout l’écosysteme illustrée dans la figure.L’organisation « Uptime Institute » classe les centres de données en quatre niveaux : TIER I, II, III et IV. Ces niveaux correspondent à un certain nombre de garanties sur le type de matériel déployé dans le centre de données en vue d’assurer sa redondance. (fr)
rdfs:label
  • Redondance (centre de données) (fr)
  • Redondance (centre de données) (fr)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:depiction
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageDisambiguates of
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is oa:hasTarget of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License