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【最佳实践】主机场景下如何使用ilogtail采集超大规模文件
目标读者数字化系统开发运维（DevOps）工程师、稳定性工程师（SRE）、可观测平台运维人员等。使用场景客户的某些场景下，业务拆分的比较细，每个业务会定时输出一个日志文件（比如每小时输出一个文件），那么在一台机器上，可能会产生大量的日志文件。由于某些原因，用户不想在业务服务器上安装采集端，因此采用比...
通过EBS Lens实时监控块存储状态
块存储的监控与运维是非常重要的，EBS Lens针对块存储提供数据分析、资源监控的功能，可以帮助用户获取云上块存储资源信息与性能监控数据、提升云上块存储资源的管理效率、高效分析业务波动与资源性能消耗情况。
数据库等值查询与统计信息
简介： 统计信息是为优化器的 cost 估算提供数据支撑，其中很重要的一点需求便是等值查询(EQUALS, IN 等) 场景下的基数估算。
Logtail 混合模式：使用插件处理文件日志
作为一个服务百万机器的日志采集 agent，Logtail 目前已经提供了包括日志切分、日志解析（完整正则、JSON、分隔符）、日志过滤在内的常见处理功能，能够应对绝大多数场景的处理需求。但有些时候，由于应用的历史原因或是本身业务日志的复杂性，单一功能可能无法满足所采集日志的处理需求，比如：日志可能...
Kubernetes 文件采集实践：Sidecar + hostPath 卷
在Kubernetes 日志查询分析实践中，我们介绍了如何通过 DaemonSet 方式部署 logtail 并采集标准输出/文件两种形式的数据。DaemonSet 部署的优势在于其能够尽可能地减少采集 agent 所占用的资源且支持标准输出采集，但因为每个 DaemonSet pod 需要负责 n...
使用 PolarDB 开源版 采用array数组和gin索引高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求
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 开源版高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求测试...
长路漫漫, 从Blink-tree 到Bw-tree （上）
在前面的文章 路在脚下, 从BTree 到Polar Index中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的file space模块也进行了优化, 在分配新pag...
