官方博客-第71页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    运营分析利器——SLS窗口漏斗分析

    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...

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X SQL限流 (二)

    当前PolarDB-X正在全面对接阿里云 ''数据库自治服务 DAS",PolarDB-X限流能力将会以白屏化的方式提供给用户,经一步提升用户体验,降低使用门槛。

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  • 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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    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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    使用CDN来加速OSS上存储的文件资源分发

    本文为真实设备电商行业的实践,在网站有大量产品图片上传的场景下,用OSS配合CDN加速,提高了用户的访问速度、站点稳定性,并且提供了节省成本的思路。

  • 2024-05-15
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    基于 OPLG 从 0 到 1 构建统一可观测平台实践

    “可观测”是近几年比较火的一个议题,而 OPLG 就是包含了 OpenTelemetry、Prometheus、Loki 和 Grafana 在内的开源可观测技术合集,它们之间将碰撞出什么样的火花?请阅读本文介绍的基于 OPLG 从 0 到 1 构建统一可观测平台实践。

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  • 2024-05-15
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    全面容器化之后,来电科技实现微服务治理

    MSE 服务治理帮助我们系统以很低的成本无侵入的方式快速实现了全链路灰度能力,进一步提升了我们系统的稳定性,让我们新需求的迭代上线更加地安心。-- 来电科技架构师 汤长征

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  • 2024-05-15
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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...

  • 2024-05-15
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    PolarDB-CloudJump:优化基于云存储服务的云数据库(发表于VLDB 2022)

    我们分析了云存储的性能特征,将它们与本地SSD存储进行了比较,总结了它们对B-tree和LSM-tree类数据库存储引擎设计的影响,并推导出了一个框架CloudJump来指导本地存储引擎迁移到云存储的适配和优化。 并通过PolarDB, RocksDB 两个具体Case 展示优化带来的收益。

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