官方博客-第77页-阿里云开发者社区

  • LoongCollector:构建智能时代的数据采集新范式

    本文聚焦 LoongSuite 生态核心组件 LoongCollector,深度解析 LoongCollector 在智算服务中的技术突破,涵盖多租户观测隔离、GPU 集群性能追踪及事件驱动型数据管道设计,通过零侵入采集、智能预处理与自适应扩缩容机制,构建面向云原生 AI 场景的全栈可观测性基础设施,重新定义高并发、强异构环境下的可观测性能力边界。

  • 2024-05-15
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    云数据库专属集群MyBase在金融云的物理围笼实践

    本文档详细介绍基于云数据库专属集群MyBase在金融公共云部署物理围笼实践的方案。

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  • 2024-05-15
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    利用ACK注册集群为云下K8s注入弹性能力

    随着容器技术的普及,有越来越多的用户开始在私有环境中搭建K8s来使用,这时候就很容易遇到一个问题,私有环境资源交付周期太长,不能完全释放K8s动态扩容的能力,本文就是介绍如何利用ACK注册集群解决这个问题,让云下的K8s集群也可以享受云上一样的资源快速交付能力。

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  • 2024-05-15
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    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。

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  • 2024-05-15
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    Logtail日志采集支持高精度时间戳

    本文为您介绍在使用Logtail进行日志采集时,如何从原始日志中提取毫秒精度时间戳。

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  • 2024-05-15
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    日志审计:多账号下VPC流日志采集与监控方案

    本文主要介绍如何基于日志审计进行跨账号的VPC流日志采集与监控。

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  • 2024-05-15
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    融合数据库生态:利用EventBridge构建CDC应用

    本文介绍了CDC的一些概念、CDC在EventBridge上的应用以及若干最佳实践场景。

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  • 2024-05-15
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    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...

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  • 2024-05-15
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    Serverless与Websocket的聊天工具

    本文以阿里云函数计算为例,通过API网关触发器实现一个基于Websocket的聊天工具。

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