官方博客-第14页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    深度|庖丁解InnoDB之Buffer Pool

    聚焦在Buffer Pool的本职功能上,从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍

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  • 2024-05-15
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    实践总结|前端架构设计的一点考究(下)

    作者将【DDD、六边形、洋葱、清洁、CQRS】进行深入学习并梳理总结的一个前端架构设计,并且经历一定应用实践的考验。

  • 2024-06-03
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    iLogtail 2.0 重大升级,端上支持 SPL

    日志数据格式可能是多样且复杂的,iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持,在日志处理场景下,可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理,从配置交互和性能上,都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中,欢迎大家体验和使用。

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  • 2024-07-15
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    将Dubbo应用部署到服务网格中

    本文主要就Dubbo应用如何接入服务网格、获得各项云原生能力进行了探讨,并提出了最佳实践以及过渡两种实践场景。我们首先推荐您使用Dubbo社区提供的最佳实践场景来接入服务网格,在必要时可以通过过渡方案来向最佳实践方案逐步实现过渡。

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  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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  • 2022-04-02
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    【ECS最佳实践】ECS+RDS构建云服务器主动防御系统部署开源蜜罐系统Hfish及ECS周边功能测试

    我已经是阿里云ECS产品的老用户了,阿里的云计算产品性能可靠性毋庸置疑,这次分享一个开源蜜罐系统Hfish的单节点搭建,并围绕ECS周边的技术功能做个简单举例。

  • 2023-02-21
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    如何在Anolis OS上轻松使用 Kata 安全容器

    本篇文章我们将详细介绍怎么轻松在 Anolis OS 上使用 Kata Containers 安全容器

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  • 2023-06-02
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    深度解析PolarDB DDL锁的优化和演进

    DDL是数据库所有SQL操作中最繁重的一种,本文总结介绍了云原生数据库PolarDB中DDL全链路MDL锁治理的经验和进展,持续优化用户的使用体验,为用户打造最佳的云原生数据库。

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