官方博客-第47页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-16
    735

    浅谈现代消息队列与云存储

    讲述消息系统在现代化演进中软硬一体化,百万队列,分级存储等诸多竞争力特性的诞生和落地效果。探讨业界领先的 Shared-Log 存储计算分离,FFM与协程,RDMA 传输,列式存储等技术,将消息向流的领域延伸。

    735
  • 2024-06-03
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    基于阿里云服务网格流量泳道的全链路流量管理(三):无侵入式的宽松模式泳道

    本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案,并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道,这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时,我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略,这种策略可以基于统一的流量匹配规则,将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。

    73,719
  • 2024-06-25
    81370

    部署高可用WordPress网站

    高可用服务是另外一个高频使用的场景,编写模板的流程和《部署单点WordPress网站》一样,但涉及的资源更多一些。本文以《部署高可用WordPress网站》为例,介绍高可用部署类的模板如何编写。

  • 2024-06-25
    767

    ROS CDK魔法书:点亮博客上云新技能(Python篇)

    ROS(Resource Orchestration Service)是阿里云的资源编排服务,通过模板定义资源和依赖关系。CDK中的Asset模块扮演关键角色,将本地文件转化为云资产,方便上传至OSS(Object Storage Service)存储。OSS是一个云存储服务,能安全存储大量数据,并支持高效访问。通过ROS CDK,开发者可以将本地的Next.js博客项目打包并部署到OSS,实现静态网站的云托管。部署过程包括初始化项目、安装依赖、定义资源、打包博客代码和使用CDK部署到OSS。通过这种方式,开发者可以利用ROS CDK的自动化能力,高效地管理和更新云上资源。

  • 2024-06-25
    811

    ROS CDK魔法书:点亮博客上云新技能(JavaScript篇)

    ROS CDK提供Asset类,将本地文件转化为云资源,通过ROS CDK部署时,自动上传到指定的OSS Bucket。ROS CDK简化了基础设施即代码的流程,通过TypeScript、JavaScript等编程语言代替JSON或YAML模板,提高了效率和安全性。在实际应用中,通过ROS CDK和OSS,可以将本地博客项目打包并部署到阿里云OSS,实现静态网站的云托管。整个过程包括初始化项目、配置凭证、打包博客内容、通过CDK将内容部署到OSS Bucket,以及配置静态网站托管和自定义域名。

  • 2024-07-09
    422

    使用资源编排 ROS 轻松部署单点网站——以 WordPress 为例

    WordPress 是流行的开源CMS,阿里云的ROS(Resource Orchestration Service)提供模板化部署服务,简化云上环境如VPC、ECS、MySQL的创建。用户可通过ROS控制台选择模板一键部署WordPress,配置包括实例区、类型、系统盘及密码等参数。ROS模板定义了资源、参数和输出,自动处理依赖关系,实现云资源和应用的自动化部署。通过ROS,用户可以高效管理和更新整个资源栈,实现快速、可靠的云服务部署。

  • 334

    Redis Proxy RT上升后连接倾斜

    本文细致地描述了关于Redis Proxy RT上升后连接倾斜问题的排查过程和根本原因,最后给出了优化方案。

  • 2024-07-29
    405

    从供应商深度绑定,到走向真正的云原生,他们是这样做的

    没有 K8s 的运维权限,开发者也能排查和定位问题。

  • 2024-08-06
    1357

    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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