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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。
Serverless数据仓库实践，助力企业敏捷数据分析
现代的云原生数据仓库架构传统的云数据仓库需要用户购买一个预置的数据资源进行7*24的长时间运行；这种方式对于当下崇尚敏捷创业者来说使用负担较大，对于探索类或成长型业务缺少灵活的使用模式以满足低成本数据分析诉求；随着这个问题被越来越多的企业关注，Serverless的使用方式开始逐渐被各大厂商提及，B...
多账号共享一套ACR方案
一家多业务组织的客户来说往往会有多个云账号，分别部署各个业务线的容器服务。但集团可能想使用一套统一的容器镜像仓库（ACR），就会面临多账号内多个ACK共享一套ACR了。那如何合理规划好ACR实例上的命名空间，打通各个业务ACK集群与ACR的网络，包括如何精细化授权，都是客户需要考虑的。
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。
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。
ADBPG优化基础（二）SQL优化
承接上一篇，这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验，希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本（cost-based）的优化器，像其他的数据库一样，在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素，除此之外，优化器还会考虑数据所在的segment节点...
PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案
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 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案...
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。
