伏羲—阿里云分布式调度系统
在12月12日的云栖社区在线培训上,“飞天”分布式系统核心开发人员陶阳宇分享了《伏羲-阿里云分布式调度系统》。他主要从伏羲系统架构、任务调度、资源调度、容错机制、规模挑战、安全与性能隔离方面介绍了伏羲分布式系统架构和设计理念。
如何配置grafana开发环境
前言
grafana是一款功能强大的数据可视化软件,支持多种数据源。本文将介绍如何配置grafana开发环境,可对其进行汉化等处理。
如果不二次开发,可参照文档直接安装已编译的版本:https://grafana.
SLS机器学习介绍(03):时序异常检测建模
虽然计算机软硬件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性,但是在大型集群中仍然存在大量的软件错误和硬件故障。系统要求7x24小时不间断运行,因此,对这些系统进行持续监控至关重要。这就要求我们就被从系统中持续采集系统运行日志,业务运行日志的能力,并能快速的分析和监控当前状态曲线的异常,一旦发现异常,能第一时间将信息送到相关人员手中。
Apache Flink 的迁移之路,2 年处理效果提升 5 倍
在 2017 年上半年以前,TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品,流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可,并且支持水平扩展,性能尚可,曾经可以满足业务需求。
解析阿里云分布式调度系统伏羲
本文涉及的内容是阿里云分布式调度团队在分布式调度系统的设计、实现、优化等方面的实践以及由此而总结的分布式系统设计的一般性原则,具体包括分布式调度的任务调度、资源调度、容错机制、规模挑战、安全与性能隔离以及未来发展方向六部分。