PolarDB-X 作为PolarDB分布式版,是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品,采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构,支持集中式和分布式一体化形态,具备金融级数据高可用、分布式水平扩展、混合负载、低成本存储和极致弹性等能力,坚定以兼容MySQL开源生态构建分布式能力,为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时代数据库服务。
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 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、...
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。
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案,并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道,这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时,我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略,这种策略可以基于统一的流量匹配规则,将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中,成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示,当产品或者运营活动发布后, 通过收集运营数据、并建立漏斗模型,然后根据漏斗模型进行统计和分析,定位问题,从而进行对应的优化迭代,并持续跟踪,最终实现用户增长、产品优化等目标...
本文介绍通过 AnalyticDB PostgreSQL 版基于实时物化视图,构建流批一体的一站式实时数仓解决方案,实现一套系统、一份数据、一次写入,即可在数仓内完成实时数据源头导入到实时分析全流程。
本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一:iLogtail异常重启问题。
很多平台类应用或系统(如电商CRM平台、仓库订单平台等等),它们的服务模型是围绕用户维度(这里的用户维度可以是一个卖家或品牌,可以是一个仓库,等等)展开的。因此,这类型的平台业务,为了支持业务系统的水平扩展性,业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.