类目筛选
2024-06-26
25698
AutoMQ：基于 Regional ESSD 构建十倍降本的云原生 Kafka
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生，降低成本并提供无限容量，通过将存储层分离，使用ESSD作为WAL，OSS作为主存储，实现了成本降低和性能优化。此外，它利用弹性伸缩和抢占式实例，减少了70%的计算成本，并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且，AutoMQ与Apache Kafka相比，能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升，且完全兼容Kafka API。
25,698
2024-07-18
7624
流量回放新形态：基于网关 Access Log 发起
流量回放技术在性能测试和故障排除中至关重要。传统工具如 GoReplay、Tcpreplay 等存在高权限、配置复杂、登录态失效等痛点。PTS 推出基于 Access Log 的流量回放功能，自动生成压测场景，解决传统工具痛点，操作简单，一起来了解下吧~
7,624
2024-05-15
997
AIGC训练场景下的存储特征研究
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
997
2024-05-15
84233
AutoMQ：基于阿里云计算与存储产品实现云原生架构升级
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构，通过和阿里云合作，深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩ESS以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
84,233
2024-07-01
40366
5% 消耗，6 倍性能：揭秘新一代 iLogtail SPL 日志处理引擎与 Logstash 的 PK
在本文中，我们将深入探讨为何选择 iLogtail，以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能，我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出，帮助您做出明智的技术选择。
40,366