2023-08-11
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Linux 内存管理新特性:Memory folios 解读

本文主要讲解folio ,极其在应用中的直接价值。

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2024-05-15
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线程操纵术之更优雅的并行策略

本文详细介绍了并行编程以及一些并行问题案例中的真实业务场景。

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2024-05-15
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一键开启 GPU 闲置模式,基于函数计算低成本部署 Google Gemma 模型服务

本文介绍如何使用函数计算 GPU 实例闲置模式低成本、快速的部署 Google Gemma 模型服务。

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2024-05-15
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链路追踪(Tracing)其实很简单——链路成本进阶指南

广义上的链路成本,既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销,也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解,本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本,人力成本将在下一小节(效率)进行介绍。

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2024-07-01
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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。

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2023-11-09
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Dataphin实时研发实践—电商场景下的实时数据大屏构建

实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一,广泛应用在电商业务中,用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标,帮助业务人员随时了解业务的实时状态,快速发现问题和机会。同时,通过数据可视化和趋势分析,大屏也提供了决策支持和优化运营的功能,帮助业务人员做出及时的决策和调整策略,优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景,介绍如何构建经典实时数仓,实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转,基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。

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2024-05-15
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请删掉99%的useMemo

你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化?由于useMemo和useCallback类似,所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例,部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。

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Apache Paimon 在同程旅行的探索实践

本文主要介绍 Apache Paimon 在同程旅行的生产落地实践经验。

海量数据实时分析引擎 Apache Flink

当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。

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