官方博客-第24页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
    377

    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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  • 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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  • 2024-05-15
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    试试这套轻量级低成本自建数据库的审计方案

    本文主要介绍使用日志服务借助开源工具来搭建一套轻量级低成本的数据库审计方案。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版通过 pg_trgm GIN 索引实现高效率 `like '%xxx%'` 模糊查询

    背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版通过 pg_trgm GIN 索引实现高效率lik...

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  • 2024-05-15
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    打造一个高可用多租户的企业级Maven私有仓库服务

    本文讨论了构建高可用多租户企业级Maven私有仓库服务的必要性,指出传统Nexus和Artifactory开源版缺乏高可用性,商业版虽支持但成本高、扩展性有限。理想的解决方案应包含无状态节点、使用云存储(如阿里云OSS)和集群化的数据库与Elasticsearch。

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  • 2024-05-15
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    幸福感大提升-SLS时序存储体验升级

    时序引擎在可观测场景中的重要性Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一,是可观测场景的重要组成部分,相比Log、Trace数据,具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点,SLS在2年多前发布了时序存储引擎,并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例,每天...

  • 2024-05-15
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    通过 SLS 实现日志大数据入湖 OSS

    数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色,而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端(End-to-End)支持,帮助用户提升接入效率,并在费用、运维上有效降低成本。

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  • 2024-05-15
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    无需重启应用,动态采集任意点位日志

    借助日志治理的现有能力,我们能够在不重启应用的前提下,动态采集任意点位信息,同时由于日志治理在采集信息时会引入链路信息,在分析复杂调用问题时能够起到很好的效果。

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  • 2024-05-15
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    基于AnalyticDB PostgreSQL数据共享实现企业级跨多业务的敏捷分析

    云数据仓库AnalyticDB PostgreSQL 版发布了最新自研的云原生架构实例,实现了跨实例间的数据共享能力。允许进行跨实例间的实时数据共享且无需进行数据迁移,可支持构建安全、高效、灵活的数据分析场景。本文介绍了依托数据共享实现云数仓跨多业务实例的敏捷数据分析方案。

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