官方博客-第60页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    幸福感大提升-SLS时序存储体验升级

    时序引擎在可观测场景中的重要性Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一,是可观测场景的重要组成部分,相比Log、Trace数据,具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点,SLS在2年多前发布了时序存储引擎,并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例,每天...

  • 2024-05-15
    918

    用SLS配置日志关键字告警的N种方法

    本文由日志关键词告警出发,介绍了使用SLS进行关键词监控告警配置,并且介绍了几种常见的配置方法,可以覆盖关键词监控的大部分场景。

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  • 2024-05-15
    486

    基于ASK+TFJob快速完成分布式Tensorflow训练任务

    本文介绍如何使用TFJob在ASK+ECI场景下,快速完成基于GPU的TensorFlow分布式训练任务。

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  • 2024-05-15
    304

    基于日志服务实现PolarDB秒级监控告警实践

    数据复用场景。SLS统一平台利用一份数据发掘出多个use case,让数据发挥其最大价值。

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  • 2024-05-15
    568

    通过 SLS 实现日志大数据入湖 OSS

    数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色,而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端(End-to-End)支持,帮助用户提升接入效率,并在费用、运维上有效降低成本。

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  • 2024-05-15
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    试试这套轻量级低成本自建数据库的审计方案

    本文主要介绍使用日志服务借助开源工具来搭建一套轻量级低成本的数据库审计方案。

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  • 2024-05-15
    387

    谈谈PolarDB-X在读写分离场景的实践

    针对写少读多的业务,本文采用读写分离的方式,将读写流量做分流,减轻主实例的压力,同时利用只读库横向的扩展能力,快速提升读性能。

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  • 2024-05-15
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    Logtail 混合模式:使用插件处理文件日志

    作为一个服务百万机器的日志采集 agent,Logtail 目前已经提供了包括日志切分、日志解析(完整正则、JSON、分隔符)、日志过滤在内的常见处理功能,能够应对绝大多数场景的处理需求。但有些时候,由于应用的历史原因或是本身业务日志的复杂性,单一功能可能无法满足所采集日志的处理需求,比如:日志可能...

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  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版 使用PostGIS 以及泰森多边形 解决 零售、配送、综合体、教培、连锁店等经营|通信行业基站建设功率和指向 的地理最优解问题

    背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用PostGIS 以及泰森多边形 解决 "零售、...

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