《阿里云SRE技术期刊》2021年05月【电子版】

简介: 《阿里云SRE技术期刊》2021年05月【电子版】

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
|
存储 运维 监控
什么是 SRE?一文详解 SRE 运维体系
什么是 SRE?一文详解 SRE 运维体系
3941 1
|
11月前
|
存储 人工智能 分布式计算
湖仓实时化升级 :Uniflow 构建流批一体实时湖仓
本文整理自阿里云产品经理李昊哲在Flink Forward Asia 2024流批一体专场的分享,涵盖实时湖仓发展趋势、基于Flink搭建流批一体实时湖仓及Materialized Table优化三方面。首先探讨了实时湖仓的发展趋势和背景,特别是阿里云在该领域的领导地位。接着介绍了Uniflow解决方案,通过Flink CDC、Paimon存储等技术实现低成本、高性能的流批一体处理。最后,重点讲解了Materialized Table如何简化用户操作,提升数据查询和补数体验,助力企业高效应对不同业务需求。
967 18
湖仓实时化升级 :Uniflow 构建流批一体实时湖仓
|
12月前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
|
存储 运维 监控
我对 SRE 的理解
产品/基础技术研发 和 SRE 这两类角色是相互协作、相互服务的关系,拥有共同的目标:满足业务需求,更好服务业务。
3746 90
我对 SRE 的理解
|
存储 运维 监控
《SRE实战手册》学习笔记之SRE落地实践
分段判定原则:对于原因较复杂或链路较长的故障,建议分阶段评估,不同阶段有不同的措施。这一原则的出发点是要摒弃“故障根因只有一个”的观点。
《SRE实战手册》学习笔记之SRE落地实践
|
弹性计算 运维 Prometheus
餐道基于 ACK 构建创新底座,加速 SaaS 规模化演进
出现问题后可快速隔离,当面对急剧增长的业务量,可以在短时间内完成扩容,原本自建集群需要 15 分钟扩容一个节点,而现在 ACK 集群平均只需要 3 分钟即可扩容出一个节点,扩容效率提升了近 80%。
395 0
餐道基于 ACK 构建创新底座,加速 SaaS 规模化演进
|
持续交付
《必致(BizDevOps)白皮书2022》——03必致(BizDevOps)实践体系——3.2 协作和管理领域的实践(上)
《必致(BizDevOps)白皮书2022》——03必致(BizDevOps)实践体系——3.2 协作和管理领域的实践(上)
605 0
|
人工智能 运维 Cloud Native
阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks 正式开源
阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks,沉淀了团队近10年经过内部业务锤炼的 SRE 工程实践,今天正式对外开源,秉承“数据化、智能化”运维思想,帮助运维行业更多的从业者采用“数智”思想做好高效运维。
阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks 正式开源
|
Kubernetes 安全 关系型数据库
Helm入门(一篇就够了)
Helm快速入门
23910 0

热门文章

最新文章