性能优化是降低成本的手段之一,每年大促前业务平台都会组织核心链路上的应用做性能优化,一方面提升系统性能,另外一方面对腐化的代码进行清理。本文结合业务平台性能优化的经验,探讨一下性能优化的思路及常用工具及手段。
本文旨在提供一个指导性的框架,帮助用户了解插件的安装、配置以及探索如何通过 Grafana 内的阿里云 OpenAPI 插件来对云上数据进行可视化和快速验证开发原型,加强数据可视化和云监控能力,助力开发速度。
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0,学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams,了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB,通过流存储和流计算的深度结合,看它如何进一步降低流处理使用门槛。
RocketMQ 5.0 是为应对物联网(IoT)场景而发布的云原生消息中间件,旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。
本文介绍了 SLS 基本能力,并和开源自建 ELK 做了对比,可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件,为进一步提升性能,RocketMQ 进行了索引构建流水线改造,同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程,提供了更简便的使用体验,快点击本文查看详情及配置展示~
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。