官方博客-第49页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    链路追踪(Tracing)其实很简单——链路功能进阶指南

    经过前面两章的学习,小玉已经熟练掌握分布式链路追踪的基础用法,比如回溯链路请求轨迹,定位耗时瓶颈点;配置核心接口黄金三指标告警,第一时间发现流量异常;大促前梳理应用上下游关键依赖,联系相关方协同备战等等。随...

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  • 2024-05-15
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    基于阿里云RDS PostgreSQL打造实时用户画像推荐系统(varbitx))

    用户画像在市场营销的应用重建中非常常见,已经不是什么新鲜的东西,比较流行的解决方案是给用户贴标签,根据标签的组合,圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表,以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签,例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计,本文将以PostgreSQL数据库为基础,给大家讲解一下更加另类的设计思路,并且看看效率如何。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 热点优化系列 (二):如何支持淘宝大卖家分区热点

    本文重点介绍分布式数据库下分区读写热点的相关优化。

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  • 2024-05-15
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    OpenSergo 流量路由:从场景到标准化的探索

    本文从常见的微服务治理场景出发,从流量路由这个场景入手。先是根据流量路由的实践设计流量路由的 Spec,同时在 Spring Cloud Alibaba 中实践遵循 OpenSergo 标准的流量路由能力。

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  • 2024-05-15
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    统一观测|Prometheus 监控多云容器集群

    容器集群可观测现状随着 Kubernetes(K8s)容器编排工具已经成为事实上行业通用技术底座,容器集群监控经历多种方案实践后,Prometheus 最终成为容器集群监控的事实标准。Promethues 监控服务可有效监控系统层指标、应用层指标、业务层指标等,采集监控指标后进行存储,搭配 Graf...

  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 与 DRDS 的区别

    PolarDB-X 2.0(以下简称PolarDB-X)与DRDS(DRDS也称为PolarDB-X 1.0)都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构,用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑,她们俩到底有什么样的区别?

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  • 2024-05-15
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    企业级事务处理与分析处理一体化方案

    本文为您介绍基于专有云敏捷版数据库场景DBStack搭建企业级事务处理与分析处理一体化方案。

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  • 2024-05-15
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    Lindorm:时序数据“存、算、管、用”的最佳实践

    本文档介绍Lindorm时序引擎在时序数据的存储、计算、管理、应用上的最佳实践。

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  • 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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