本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践,主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分
在当今数字化时代,日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而,随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升,日志数据的体量呈现爆发式增长,给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。
在业务场景中,日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集(StoreView)功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析,让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据,真正做到数据分析不受地域边界的限制。
本文介绍了从零开始搭建自己的NextCloud个人云盘,包括场景介绍、目标读者、环境准备、操作步骤和方案验证5大方面。
随着企业业务云化进程逐渐进入深水区,简单地使用云上资源出入公网已经无法满足业务的诉求,安全、成本、权限、监控等诉求的迭代,需要企业有系统性地视角来考虑如何做好公网出入口(DMZ)的规划设计。
前言分布式数据库能够解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等单机数据库瓶颈难题,当业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时,分布式数据库是解决上述问题的高性价比方案。数据库作为分布式改造的最大难点,就是"和使用单机数据库一样使用分布式数据库",这也一直是广大...