官方博客-第31页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,消息基础:RocketMQ 在业务消息场景的基础优势是什么?

    本文主要介绍业务消息的应用解耦场景,具体解耦什么? RocketMQ 在业务消息场景的基础特性。业界那么多消息队列能实现应用解耦,RocketMQ 在基础特性上有哪些增强?

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  • 2024-05-15
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    无忧微服务:如何实现大流量下新版本的发布自由

    本文讨论了微服务上云过程中的稳定性挑战,特别是变更引起的生产故障。阿里云MSE(微服务引擎)提供了一种全链路无损发布方案,旨在消除变更风险,实现白天流量高峰时的安全发布。

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  • 2024-05-15
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    实践总结|前端架构设计的一点考究(下)

    作者将【DDD、六边形、洋葱、清洁、CQRS】进行深入学习并梳理总结的一个前端架构设计,并且经历一定应用实践的考验。

  • 2024-05-15
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    浅谈弹性计算管控可观测性体系建设

    为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。

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  • 2024-05-15
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    得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践

    在本文中,作者探讨了ZooKeeper(ZK)的一个内存占用问题,特别是当有大量的Watcher和ZNode时,导致的内存消耗。

  • 2024-05-16
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    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。

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  • 2024-06-03
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    iLogtail 2.0 重大升级,端上支持 SPL

    日志数据格式可能是多样且复杂的,iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持,在日志处理场景下,可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理,从配置交互和性能上,都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中,欢迎大家体验和使用。

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  • 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
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    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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