# 微服务引擎 #
0
关注
8150内容
构建高可用性ClickHouse集群：从单节点到分布式
【10月更文挑战第26天】随着业务的不断增长，单一的数据存储解决方案可能无法满足日益增加的数据处理需求。在大数据时代，数据库的性能、可扩展性和稳定性成为企业关注的重点。ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），以其卓越的查询性能和高吞吐量而闻名。本文将从我的个人角度出发，分享如何将单节点 ClickHouse 扩展为高可用性的分布式集群，以提升系统的稳定性和可靠性。
Kafka集群如何配置高可用性
Kafka集群如何配置高可用性
在Kafka中，如何进行主题的分区和复制？
在Kafka中，如何进行主题的分区和复制？
Ubuntu系统上安装Apache Kafka
Ubuntu系统上安装Apache Kafka
一份运维监控的终极秘籍！监控不到位，宕机两行泪
【10月更文挑战第25天】监控指标的采集分为基础监控和业务监控。基础监控涉及CPU、内存、磁盘等硬件和网络信息，而业务监控则关注服务运行状态。常见的监控数据采集方法包括日志、JMX、REST、OpenMetrics等。Google SRE提出的四个黄金指标——错误、延迟、流量和饱和度，为监控提供了重要指导。错误监控关注系统和业务错误；延迟监控关注服务响应时间；流量监控关注系统和服务的访问量；饱和度监控关注服务利用率。这些指标有助于及时发现和定位故障。
从零到一：手把手教你完成机器学习项目，从数据预处理到模型部署全攻略
【10月更文挑战第25天】本文通过一个预测房价的案例，详细介绍了从数据预处理到模型部署的完整机器学习项目流程。涵盖数据清洗、特征选择与工程、模型训练与调优、以及使用Flask进行模型部署的步骤，帮助读者掌握机器学习的最佳实践。
免费试用