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使用 PolarDB 开源版 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助选药、相似人群圈选等业务
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。本文将介绍使用 PolarDB 开源版 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助...
运营分析利器——SLS窗口漏斗分析
漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中，成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示，当产品或者运营活动发布后， 通过收集运营数据、并建立漏斗模型，然后根据漏斗模型进行统计和分析，定位问题，从而进行对应的优化迭代，并持续跟踪，最终实现用户增长、产品优化等目标...
阿里云SLS 容器采集全面兼容Kubernetes
iLogtail致力于打造覆盖Trace、Metrics 以及Logging 的可观测性的统一Agent，而对Kubernetes 语义的原生支持大大增强了Log在Kubernetes场景的采集体验。
通过 SLS 实现日志大数据入湖 OSS
数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色，而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端（End-to-End）支持，帮助用户提升接入效率，并在费用、运维上有效降低成本。
PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH
在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
谈谈PolarDB-X在读写分离场景的实践
针对写少读多的业务，本文采用读写分离的方式，将读写流量做分流，减轻主实例的压力，同时利用只读库横向的扩展能力，快速提升读性能。
【最佳实践】使用CloudLens排查日志时间解析错误问题
本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一：日志时间解析错误问题。
Logtail 混合模式：使用插件处理文件日志
作为一个服务百万机器的日志采集 agent，Logtail 目前已经提供了包括日志切分、日志解析（完整正则、JSON、分隔符）、日志过滤在内的常见处理功能，能够应对绝大多数场景的处理需求。但有些时候，由于应用的历史原因或是本身业务日志的复杂性，单一功能可能无法满足所采集日志的处理需求，比如：日志可能...
