大数据快速增长的需要泛日志(Log/Trace/Metric)是大数据的重要组成,伴随着每一年业务峰值的新脉冲,日志数据量在快速增长。同时,业务数字化运营、软件可观测性等浪潮又在对日志的存储、计算提出更高的要求。从时效性角度看日志计算引擎:数仓覆盖 T + 1 日志处理,准实时系统(搜索引擎、OLA...
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
灰度发布是一种常见的对新版本应用服务的发布手段,其特点在于能够将流量在服务的稳定版本和灰度版本之间时刻切换,以帮助我们用更加可靠的方式实现服务的升级。
本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.
在日常的开发工作中,为了程序的健壮性,大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
目前 MSE 服务治理的 离群实例摘除、标签路由、金丝雀发布、全链路灰度等功能已经使用该路由方案,经过我们的压测与演练,在CPU、RT等方面均有不少提升,以 Demo 应用为例 (服务调用的跳数为2,下游30节点,每个节点1c2g) 其中调用 RT 提升约 6.7%。
本文的目的是帮助你了解如何设计轨迹表, 如何高性能的写入、查询、分析轨迹数据.