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阿里本地生活EMonitor根因分析大揭秘
阿里集团针对故障处理提出了“**1/5/10**”的目标-- 1 分钟发现、5 分钟定位、10 分钟恢复,这对我们的定位能力提出了更高的要求。
docker安装的timescaledb升级注意事项
使用docker安装的timescaledb与postgresQL数据库。目前我们需要升级docker镜像以及目前正在使用的数据库。单纯的更换docker镜像是行不通的,请按照如下方式进行升级。 原版本是timescale/timescaledb-postgis:1.4.0-pg11 新版本是timescale/timescaledb-postgis:1.7.4-pg11
InfluxDB Cluster - InfluxDB Enterprise 集群的开源替代方案
InfluxDB Cluster - 一个开源分布式时间序列数据库,InfluxDB Enterprise 集群的开源替代方案。完全依照 InfluxDB Enterprise 实现,基于 InfluxDB v1.8.10 开发,支持集群(数据分片)、高可用(容错)、数据一致性(Raft,Hinted Handoff)、配套工具(扩缩容、数据同步等)等特性,Telegraf、Chronograf、Kapacitor 也完全支持,生产环境已就绪
细数各大唯一id生成算法
一、序言几乎所有的业务系统,都有生成一个唯一id的需求,例如: 1.订单号2.活动id3.消息id这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,也可以作为唯一索引。这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页的聊天记录:select * by message_id/ order by gmt_create/ limit 100 (2)拉取最近的一百条流水:selec
InfluxData【付诸实践 02】SpringBoot 集成时序数据库 InfluxDB 应用分享(InfluxDB实例+Feign接口调用InfluxDB API)源码分享
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PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、压缩、实时聚合计算、自动老化等
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、...
InfluxDB与Telegraf:数据采集与监控实战
【4月更文挑战第30天】本文介绍了InfluxDB和Telegraf在数据采集与监控中的应用。InfluxDB是高性能的时序数据库,适合高吞吐量和实时查询,而Telegraf是数据采集代理,能收集多种系统指标并发送至InfluxDB。实战部分涉及安装配置两者,通过Telegraf收集数据,然后使用InfluxDB查询分析,配合Grafana实现可视化展示,从而实现有效的监控解决方案。
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