官方博客-第10页-阿里云开发者社区

  • 2024-06-27
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    基于阿里云 OpenAPI 插件,让 Grafana 轻松实现云上数据可视化

    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。

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  • 2024-07-22
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    Spring Cloud Alibaba 集成分布式定时任务调度功能

    Spring Cloud Alibaba 发布了 Scheduling 任务调度模块 [#3732]提供了一套开源、轻量级、高可用的定时任务解决方案,帮助您快速开发微服务体系下的分布式定时任务。

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  • 2024-11-06
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    Serverless 微服务治理神器: 阿里云 SAE 全链路灰度揭秘

    SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台:“我们希望让用户做的更少而收获更多,通过 Serverless 化,深度用云就像用水电煤一样简单”。

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    拥抱Data+AI|“全球第一”雅迪如何实现智能营销?DMS+PolarDB注入数据新活力

    针对雅迪“云销通App”的需求与痛点,本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案,助力销售人员高效用数,全面提升销售管理效率。

  • 2025-01-06
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    OpenAI 宕机思考丨Kubernetes 复杂度带来的服务发现系统的风险和应对措施

    Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。

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    海量数据实时分析引擎 Apache Flink

    当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。

  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,流数据库:如何实现一体化流处理?

    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。

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  • 2024-05-15
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    更优性能与性价比,从自建 ELK 迁移到 SLS 开始

    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。

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  • 2024-05-15
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    【最佳实践】使用CloudLens排查日志时间解析错误问题

    本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一:日志时间解析错误问题。

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