2024-05-15
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PolarDB-X 热点优化系列 (二):如何支持淘宝大卖家分区热点

本文重点介绍分布式数据库下分区读写热点的相关优化。

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2024-05-15
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部署Python多人聊天室程序,包含源码

本文介绍了从领取到ECS云服务器,到最终部署成功Python多人聊天室程序的全部过程。

2024-05-15
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我们在数据库上做全链路灰度的方式

本文介绍了MSE提供的数据库层面的灰度能力。

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2024-05-15
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基于EventBridge HTTP Source构建SaaS应用集成的最佳实践

本文将介绍基于EventBridge HTTP Source构建SaaS应用集成的最佳实践。

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2024-05-15
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从负载均衡到路由,微服务应用现场一键到位

本文基于常见的服务调用场景,以Ribbon负载均衡组件为例,展示了微服务洞察能力能够在关键的位置为我们还原与记录丰富的现场信息,使得原有的黑盒场景能够便捷直观地被观测到。在微服务架构下,类似的不便观测的重要场景还有非常多,都可以借助微服务洞察能力来监测或是在异常时辅助排查。同时,全链路灰度是微服务治理中比较重要的一个场景,我们在落地全链路灰度的过程中最让人头大的两个问题就是流量路由不生效以及流量逃逸,我们借助于微服务洞察能力可以快速定位与解决全链路灰度相关的问题。

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2024-05-15
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Kubernetes 文件采集实践:Sidecar + hostPath 卷

在Kubernetes 日志查询分析实践中,我们介绍了如何通过 DaemonSet 方式部署 logtail 并采集标准输出/文件两种形式的数据。DaemonSet 部署的优势在于其能够尽可能地减少采集 agent 所占用的资源且支持标准输出采集,但因为每个 DaemonSet pod 需要负责 n...

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2024-05-15
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PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JSON 内元素的模糊搜索

背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JS...

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2024-05-15
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运营分析利器——SLS窗口漏斗分析

漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中,成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示,当产品或者运营活动发布后, 通过收集运营数据、并建立漏斗模型,然后根据漏斗模型进行统计和分析,定位问题,从而进行对应的优化迭代,并持续跟踪,最终实现用户增长、产品优化等目标...

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2024-05-15
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PolarDB-X 与 DRDS 的区别

PolarDB-X 2.0(以下简称PolarDB-X)与DRDS(DRDS也称为PolarDB-X 1.0)都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构,用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑,她们俩到底有什么样的区别?

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