本次方案主要是针对阿里云国际站客户,企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测(Detection)部分,会具体介绍涉及使用产品配置,FAQ等等,同时对整体的理论框架进行简单的介绍,帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况,更好的建立整体性的概念。
基于CEN-TR可以实现灵活地组网方案,在面向不同客户业务场景可以选择不同的组网策略。本文介绍了从最简单的VPC互联到各种复杂的组网方案,适用于不同规模企业在网络组网这块的需求。
在前面的文章 路在脚下, 从BTree 到Polar Index中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的file space模块也进行了优化, 在分配新pag...
本篇文章模拟一个企业级用户需求,手把手的描述企业级客户如何使用阿里云文件存储 NAS 实现云办公,实现多用户数据共享与隔离。
ADB PG是一个经典MPP数据库,长项在于查询分析处理,面对客户联机分析和联机交易(HTAP)场景就显得力不从心,我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题,因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构,来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短,充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性,分析型数据库专注于数据加工跑批场景,然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG,通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
AnalyticDB PostgreSQL(ADBPG)就是一堆并行的PostgreSQL?当然不是!ADBPG作为一个基于PostgreSQL的Massively Parallel Processing(MPP)全并行架构的分析型数据库,针对数据分析场景在很多方面得到了加强。如双优化器(GPORC...
直播平台的数据库选型要考虑流量波动、数据规模和实时性需求,如使用Redis的Sorted Set处理实时排行榜,List处理用户关注列表,使用分布式数据库PolarDB-X处理核心业务数据,AnalyticDB进行大数据分析。通过这些技术和策略,直播平台能够应对复杂的业务需求和流量挑战。
在数据时代,过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群,所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库,其面对的数据可能从TB到GB字节不等,同时又要支持TP和AP Workload,要是在计算过程中内存使用不当,不仅会造成TP和AP相互影响,严重拖慢响应时间,甚至会出现内存雪崩、OOM问题,导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵,所以PolarDB-X 代价模型中,一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN,DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处,当查询性能低的时候,无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此,所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析,这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。