官方博客-第8页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    卓越工程布道:掌握条件判断的模式

    本文是普适性的经验分享,并非按规范局限在 JavaScript 前端视角 做出的总结,除JavaScript外还深入结合了ActionScript 3.0、PHP、C / C++、Basic非纯粹OOP领域语言的经验。

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  • 2025-05-20
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    从 o11y 2.0 说起,大数据 Pipeline 的「多快好省」之道

    SLS 是阿里云可观测家族的核心产品之一,提供全托管的可观测数据服务。本文以 o11y 2.0 为引子,整理了可观测数据 Pipeline 的演进和一些思考。

  • 2024-05-15
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    Java 22 新增利器: 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态

    本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。

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  • 警惕日志采集失败的 6 大经典雷区:从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践

    本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题,强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式:copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题,以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题,文章提供了最佳实践建议,如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法,以降低日志采集风险,提升系统可靠性。最后总结指出,遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。

  • 2024-05-15
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    阿里云千亿规模实时日志分析的架构设计和实践

    本文为阿里云SLS 执少 在《DataFunTalk技术交流会:阿里云实时查询分析专场》分享时的议题内容(文字版本)。首先,阿里云日志服务SLS是一个什么样的产品和服务呢? 我们用一句话来概括的话,那就是我们是一个云上的、一站式的、可观测日志服务平台。 首先呢,我们提供了强大的日志数据采集能力,支持...

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    DMS Airflow:企业级数据工作流编排平台的专业实践

    DMS Airflow是基于Apache Airflow构建的企业级数据工作流编排平台,深度集成阿里云DMS系统,提供统一认证、智能调度、多任务类型支持及企业级监控能力,助力数据团队高效管理ETL、分析、机器学习等复杂工作流。

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  • 2024-05-15
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    统一观测丨使用 Prometheus 监控云原生网关,我们该关注哪些指标?

    MSE 云原生网关默认提供了丰富的 Metrics 指标大盘,配合阿里云 Prometheus 监控提供开箱即用的完整可观测性能力,能够帮助用户快捷、高效的搭建自身的微服务网关与对应的可观测体系。

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  • 2024-05-15
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    DNS解析异常监控

    本文将介绍如何使用“网络分析与监控”产品的“站点监控”功能,监控国内各省份三大运营商的用户和云上的应用服务访问您的域名能否正常解析。

  • 2024-05-15
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    云效流水线+ECS服务器,自动化部署Web页面

    本文主要介绍如何通过使用ECS服务器与npm,结合云效的流水线服务以仓库代码提交为触发方式,进行了基于Vue的Web网页部署。

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