实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一,广泛应用在电商业务中,用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标,帮助业务人员随时了解业务的实时状态,快速发现问题和机会。同时,通过数据可视化和趋势分析,大屏也提供了决策支持和优化运营的功能,帮助业务人员做出及时的决策和调整策略,优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景,介绍如何构建经典实时数仓,实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转,基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
本文主要介绍Ganos实时热力聚合查询并动态输出热力瓦片能力,依托阿里云PolarDB PostgreSQL产品、ADB PostgreSQL和RDS PostgreSQL 三款数据库建设输出。
像 Unix 命令一样支持多级管道级联,像加工预览一样实时处理查询结果,更便捷的交互,更丰富的算子,更灵活的探索半结构化日志,快来试试使用 SPL 语言查询日志数据吧~
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 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案...
PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。
监控运维是一个体系化的工作,完善这个体系非一日之功。但是我们的业务不可一日无监控“裸奔”,在阿里云怎么样快速低成本的建立第一道资源监控的护城河?开箱即用的云监控,将会是你进入阿里云的第一个可靠的小伙伴。
很多平台类应用或系统(如电商CRM平台、仓库订单平台等等),它们的服务模型是围绕用户维度(这里的用户维度可以是一个卖家或品牌,可以是一个仓库,等等)展开的。因此,这类型的平台业务,为了支持业务系统的水平扩展性,业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
本文介绍的实现方式属于应用级限制,应用级限流方式只是单应用内的请求限流,不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力,限流是一个必不可少的环节,虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃,但相比于突发流量造成的系统宕机来说,这些损失一般都在可以接受的范围之内。