2024-05-15
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某运营商核心对客系统迁移PolarDB实践

数据库迁云是一个复杂工程,对于传统企业来说,数据库不仅沉淀业务数据,还沉淀了大量业务逻辑,数据迁移过程复杂,风险高。本文借用客户核心系统数据库迁移到PolarDB为例,介绍数据库迁移过程中遇到的挑战、对应的解决方案,供大家参考。

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2024-05-15
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K8s挂载PVC日志采集“轻量级”玩法

本文介绍一种使用K8s挂载PVC日志采集时的轻量级部署方式。

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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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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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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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ADB PG最佳实践之高效复制数据到RDS PG

ADB PG是一个经典MPP数据库,长项在于查询分析处理,面对客户联机分析和联机交易(HTAP)场景就显得力不从心,我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题,因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构,来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短,充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性,分析型数据库专注于数据加工跑批场景,然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG,通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。

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2024-05-15
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【最佳实践】使用CloudLens排查iLogtail重启问题

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。

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2024-05-15
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链路追踪(Tracing)其实很简单——链路成本进阶指南

广义上的链路成本,既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销,也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解,本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本,人力成本将在下一小节(效率)进行介绍。

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2024-05-15
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阿里云SLS 容器采集全面兼容Kubernetes

iLogtail致力于打造覆盖Trace、Metrics 以及Logging 的可观测性的统一Agent,而对Kubernetes 语义的原生支持大大增强了Log在Kubernetes场景的采集体验。

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