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。
本文首先介绍了SQL限流的使用场景,它可通过限制边缘业务查询,留出资源来为核心业务保驾护航。接着是功能简介,PolarDB-X结合自身云原生分布式的特点,提供了具有简洁易用的交互接口、多样的限流策略、平均复杂度O(1)、节点级限流实例级监控的SQL限流能力。
Serverless的理念是即时弹性,用完即走。服务并非长时间运行,这也就意味着像websocket这种长链接的请求模式看起来并不适合Serverless,但是否有其他的办法既能满足长连接模式请求,也能够利用Serverless本身特性呢?答案是肯定的,我们通过API网关来解决webscoket连接的问题,然后由网关触达Serverless服务的后端,本文以弹幕场景为例来介绍如何使用Serverless架构实现全双工通信。
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.本文将介绍使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任...
PolarDB-X 为了方便用户体验,提供了免费的实验环境,您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验,PolarDB-X 也提供免费的视频课程,手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
通过EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF,通过统一的元数据管理,多种数据源入湖,搭建高效的数据湖解决方案。
本文将AI项目与Serverless架构进行结合,在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
Serverless 架构下,虽然我们更多精力是关注我们的业务代码,但是实际上对于一些配置和成本也是需要进行关注的,并且在必要的时候,还需要根据配置与成本进行对我们的 Serverless 应用进行配置优化和代码优化。