官方博客-第13页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案

    安全事件和事件管理(security information and event management,SIEM)通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析,来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据,与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。

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  • 大数据分析平台之 OLAP 架构的最佳实践

    本文将分享聚水潭云原生 OLAP 架构的最佳实践。

  • 2024-05-15
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    让研发规范管得住,在流水线之上做研发流程

    研发规范的目标,是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位,无法解决研发规范的落地问题,需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品:云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案,快来使用体验吧!

  • 2024-09-09
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    Java字符串拼接技术演进及阿里巴巴的贡献

    本文主要讲述了Java字符串拼接技术的演进历程,以及阿里巴巴贡献的最新实现 PR 20273。

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  • 2024-09-11
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    二级缓存架构极致提升系统性能

    本文详细阐述了如何通过二级缓存架构设计提升高并发下的系统性能。

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  • 2024-10-21
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    浅析MySQL优化器统计信息

    本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。

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  • OpenAI故障复盘 - 阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模K8s集群稳定性

    聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。

  • 2025-02-21
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    基于虚拟服务配置的渐进式迁移实践:Istio集群至ASM集群的平滑切换

    本文介绍了从Istio+k8s环境迁移到阿里云ASM+ACK环境的渐进式方法,通过配置虚拟服务和入口服务实现新老集群间的服务调用与流量转发,确保业务连续性与平滑迁移

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  • 355

    ACK AI Profiling:从黑箱到透明的问题剖析

    本文从一个通用的客户问题出发,描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查,最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析,从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。

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