官方博客-第44页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    全景剖析阿里云容器网络数据链路(三)—— Terway ENIIP

    本文是[全景剖析容器网络数据链路]第三部分,主要介绍Kubernetes Terway ENIIP模式下,数据面链路的转转发链路。

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  • 2024-05-15
    1055

    全景剖析阿里云容器网络数据链路(五)—— Terway ENI-Trunking

    本文是[全景剖析容器网络数据链路]第五部分部分,主要介绍Kubernetes Terway ENI-Trunking模式下,数据面链路的转转发链路。

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  • 2024-05-15
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    基于云数据库ClickHouse 搭建游戏行业用户行为分析系统实践

    游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化,需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统,以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例,指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统,达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。

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  • 2024-05-15
    469

    PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH

    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。

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  • 2024-05-15
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    DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践

    DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 与 DRDS 的区别

    PolarDB-X 2.0(以下简称PolarDB-X)与DRDS(DRDS也称为PolarDB-X 1.0)都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构,用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑,她们俩到底有什么样的区别?

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  • 2024-05-15
    1110

    全景剖析阿里云容器网络数据链路(六)—— ASM Istio

    本文是[全景剖析容器网络数据链路]第六部分部分,主要介绍ASM Istio模式下,数据面链路的转转发链路。

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  • 2024-05-15
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    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
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    DCDN助力企业灰度上云产品实践

    提起CDN,大家想到的字眼可能是缓存、转发、调度,用来提升终端用户体验、保护源站IP、降低源站流量风险,同时可以将源站的应用功能卸载到边缘,进一步释放边缘算力满足业务需求。DCDN脱胎于CDN,面向动态元素,通过智能路由、协议优化、压缩传输等手段,将转发场景的性能提到极限,广泛应用于电商、游戏、政企等行业。在互联网蓬勃发展,传统企业寻求数字化转型机会的今天,DCDN作为流量的入口,搭配灵活易扩展的“高级条件”及“EdgeScript”,可以通过流量转发这一技术手段,实现客户上云的“安全灰度”。

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