实战课堂 | DMS企业版教你用一条SQL搞定跨实例查询 | 8月22号云栖夜读

本文涉及的产品
数据管理 DMS,安全协同 3个实例 3个月
推荐场景:
学生管理系统数据库
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
简介: 今天的首篇文章,讲述了:数据管理DMS企业版提供了安全、高效地管理大规模数据库的服务。面对多元的数据库实例,为了更方便地查询被“散落”在各个地方的业务数据,我们在DMS企业版中提供了跨数据库实例查询服务。

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阿里专家原创好文

1.实战课堂 | DMS企业版教你用一条SQL搞定跨实例查询

数据管理DMS企业版提供了安全、高效地管理大规模数据库的服务。面对多元的数据库实例,为了更方便地查询被“散落”在各个地方的业务数据,我们在DMS企业版中提供了跨数据库实例查询服务。阅读更多》》

2.初探云原生应用管理之:聊聊 Tekton 项目

近年来,伴随着云原生社区(CNCF Community)的迅猛发展,越来越多的应用跑在了 Kubernetes 上。慢慢地,大家的关注点也逐渐从资源层转移到应用层。一方面,我们看到在有越来越多新的 Kubernetes Operators 出现,用来自动化应用的部署和运维。另一方面,随着各路大型云厂商入场,Kubernetes 服务以后就会像家里的水和电一样随心所欲可用,自己再去动手搭建已经没有了意义。于是人们提出了“Kubernetes 将会消失”,这其实指的是以 Kubernetes 为底座来面向全世界任何一个云以及数据中心交付应用,会是接下来的必然趋势。关于这个趋势,我们团队的同学专门写过一篇关于《云原生时代, Kubernetes 多集群架构初探》的文章,欢迎大家进一步阅读。阅读更多》》

3.标签最佳实践——阿里云

随着用户资源增加,用户管理难度也随之增加。标签是大客户批量管理资源的必需品;标签是人、财、物管理的重要手段;横向拉通云产品的分组工具。阅读更多》》

4.高德全链路压测平台TestPG的架构与实践

2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战。如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题。阅读更多》》

5.Serverless 的喧哗与骚动(一)附Serverless行业发展回顾

从 2016 年 AWS 发布 Lambda 以来,全世界的开发者和云厂商对 Serverless 的热情在不断高涨。假设不想在开发应用程序并将其部署在服务器上的过程细节上花费精力,是否有一种简单的架构模型能够满足我们这种想法呢?答案已经存在,这就是今天软件架构世界中新鲜但是很热门的一个话题——Serverless(无服务器)架构。本文作者将利用自身多年的研发经验,带领我们深入了解 Serverless 行业的发展!阅读更多》》

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1.4.1.5 Serving Billions of Queries In Millisecond Latency
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2.4.1.4 Improving HBase reliability at Pinterest
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云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831

3.4.1.3 HDFS optimization for Hbase At XiaoMi
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1207
PPT下载:https://yq.aliyun.com/download/2924
云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831

4.4.1.2 HBase在小米的实战
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1197
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云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831

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2.繁星计划*支付宝花芝轻会员主题小程序创新大赛,赢千万次流量曝光!(有奖话题)

  • 繁星计划*支付宝小程序创新大赛是由支付宝主办,面向广大开发者的大型小程序创新比赛,旨在鼓励开发者基于支付宝生态进行技术与商 业创新。本期“花芝轻会员”主题大赛是以花芝轻会员为主题的小程序创新大赛。
  • 2019年8月10日,“花芝轻会员”主题赛报名启动

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【7月更文挑战第14天】要解锁SQL Server 2022的时间序列数据功能,可使用`generate_series`函数生成整数序列,例如:`SELECT value FROM generate_series(1, 10)。此外,`date_bucket`函数能按指定间隔(如周)对日期时间值分组,这些工具结合窗口函数和其他时间日期函数,能高效处理和分析时间序列数据。更多信息请参考官方文档和技术资料。
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