核心系统全面云原生化 阿里 2020 双11 再次跨越技术高峰

本文涉及的产品
应用实时监控服务-可观测链路OpenTelemetry版,每月50GB免费额度
函数计算FC,每月15万CU 3个月
云原生网关 MSE Higress,422元/月
简介: 史上最大流量洪峰来袭,阿里云如何成功应对?一图带你看懂阿里 2020 双11 核心系统全面云原生化!

从 11 月 11 日零点开始
双11 作战中心的大屏幕上不断跳动着各类数字
最终交易额突破 3723 亿
阿里巴巴又完成了一次对技术高峰的挑战

与前 11 次 双11 都不一样的是
这一次
阿里巴巴核心系统全面云原生化
成为全球最大规模的云原生实践
吹响了云原生大规模落地的号角

我们相信
云原生是释放云计算红利的最短路径
将成为全面上云的新底座

史上最大流量洪峰来袭,阿里云如何成功应对?
一图带你看懂阿里 2020 双11 核心系统全面云原生化

海报.png

相关文章
|
2月前
|
消息中间件 存储 Cloud Native
云消息队列 Kafka 版 V3 系列荣获信通院“云原生技术创新标杆案例”
2024 年 12 月 24 日,由中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)主办的“2025 中国信通院深度观察报告会:算力互联网分论坛”,在北京隆重召开。本次论坛以“算力互联网 新质生产力”为主题,全面展示中国信通院在算力互联网产业领域的研究、实践与业界共识,与产业先行者共同探索算力互联网产业未来发展的方向。会议公布了“2024 年度云原生与应用现代化标杆案例”评选结果,“云消息队列 Kafka 版 V3 系列”荣获“云原生技术创新标杆案例”。
|
3月前
|
运维 Cloud Native 安全
云原生技术在现代企业中的应用与挑战####
本文探讨了云原生技术在现代企业IT架构中的关键作用,分析了其带来的优势和面临的主要挑战。通过实际案例分析,揭示了如何有效应对这些挑战,以实现业务敏捷性和技术创新的平衡。 ####
|
3月前
|
Kubernetes Cloud Native 微服务
探索云原生技术:容器化与微服务架构的融合之旅
本文将带领读者深入了解云原生技术的核心概念,特别是容器化和微服务架构如何相辅相成,共同构建现代软件系统。我们将通过实际代码示例,探讨如何在云平台上部署和管理微服务,以及如何使用容器编排工具来自动化这一过程。文章旨在为开发者和技术决策者提供实用的指导,帮助他们在云原生时代中更好地设计、部署和维护应用。
|
3月前
|
Cloud Native 持续交付 开发者
云原生技术在现代企业中的应用与实践####
本文深入探讨了云原生技术的核心概念及其在现代企业IT架构转型中的关键作用,通过具体案例分析展示了云原生如何促进企业的敏捷开发、高效运维及成本优化。不同于传统摘要仅概述内容,本部分旨在激发读者对云原生领域的兴趣,强调其在加速数字化转型过程中的不可或缺性,为后续详细论述奠定基础。 ####
|
10天前
|
人工智能 Cloud Native 多模数据库
实力见证!数据管理服务DMS、云原生多模数据库Lindorm荣获“2024技术卓越奖”
实力见证!数据管理服务DMS、云原生多模数据库Lindorm荣获“2024技术卓越奖”
|
9天前
|
边缘计算 Cloud Native 调度
感谢认可!阿里云云原生大规模云边协同技术荣获浙江省科学技术进步奖一等奖
感谢认可!阿里云云原生大规模云边协同技术荣获浙江省科学技术进步奖一等奖
|
3月前
|
Kubernetes Cloud Native 物联网
云原生技术在现代软件开发中的应用与挑战####
本文探讨了云原生技术的兴起背景、核心理念及其在现代软件开发中的广泛应用。通过具体案例分析,揭示了云原生架构如何促进企业数字化转型,并指出了在实施过程中面临的主要挑战及应对策略。 ####
|
3月前
|
Cloud Native
邀您参加云原生高可用技术沙龙丨云上高可用体系构建:从理论到实践
云原生高可用技术专场,邀您从理论到实践一起交流,探索云上高可用体系构建!
113 11
|
3月前
|
运维 Cloud Native Serverless
Serverless Argo Workflows大规模计算工作流平台荣获信通院“云原生技术创新标杆案例”
2024年12月24日,阿里云Serverless Argo Workflows大规模计算工作流平台荣获由中国信息通信研究院颁发的「云原生技术创新案例」奖。
|
3月前
|
人工智能 Cloud Native 大数据
DataWorks深度技术解读:构建开放的云原生数据开发平台
Dateworks是一款阿里云推出的云原生数据处理产品,旨在解决数据治理和数仓管理中的挑战。它强调数据的准确性与一致性,确保商业决策的有效性。然而,严格的治理模式限制了开发者的灵活性,尤其是在面对多模态数据和AI应用时。为应对这些挑战,Dateworks进行了重大革新,包括云原生化、开放性增强及面向开发者的改进。通过Kubernetes作为资源底座,Dateworks实现了更灵活的任务调度和容器化支持,连接更多云产品,并提供开源Flowspec和Open API,提升用户体验。