本文介绍的实现方式属于应用级限制，应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。
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。
本文提供一种相对Sidecar部署更轻量级的采集方式，只需要部署少量的Logtail容器，即可采集不同业务容器的日志。
本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力，结合大模型的阅读理解和信息整合能力，对该垂直行业的问题提供更贴切的回答，即费、快速定制专属聊天机器人。
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一，广泛应用在电商业务中，用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标，帮助业务人员随时了解业务的实时状态，快速发现问题和机会。同时，通过数据可视化和趋势分析，大屏也提供了决策支持和优化运营的功能，帮助业务人员做出及时的决策和调整策略，优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景，介绍如何构建经典实时数仓，实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转，基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践，计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则，即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分，还有大量的细节隐藏在冰山之下。
本文主要介绍了云原生安全的现状以及企业应用在云原生化转型中面临的主要安全挑战以及相对成熟的一部分安全体系方法论，深度解析企业云原生 DevSecOps 体系构建。
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
在日常的开发工作中，为了程序的健壮性，大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
