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携程实时智能检测平台建设实践
rophet基本覆盖了携程所有业务线,监控指标的数量达到10K+,覆盖了携程所有订单、支付等重要的业务指标。Prophet将时间序列的数据作为数据输入,以监控平台作为接入对象,以智能告警实现异常的告警功能,并基于Flink实时计算引擎来实现异常的实时预警,提供一站式异常检测解决方案。
网站的高可用架构 Availability
<div class="markdown_views"> <h2 id="可用性度量和考核">可用性度量和考核</h2> <h3 id="度量">度量</h3> <p>用多少个9来表示,表示一年中可用时间的百分比</p> <h3 id="考核">考核</h3> <p>可以用如下的表: <br><img src="http://img.blog.csdn.net/
MaxCompute助力北斗大数据,千寻位置3秒实现厘米级定位
  无人机、无人车……随着智能无人技术的兴起,背后的核心技术越加受到业界的关注。近日,全球最大地基增强系统运营商千寻位置成功研发出全球首个支持A-北斗的辅助定位平台FindNow, 大大缩短定位时间;结合使用阿里云大计算力量的千寻云踪-位置数据接入服务,为全国智能产业提供厘米级乃至毫米级高精度位置定位,快速+精准定位,为汽车导航、精准农业、防灾减灾等行业正迎来新的机遇。
基于flink的分布式同步工具
1. FlinkX概览 一.FlinkX是一个基于Flink的异构数据源离线同步工具,用于在多种数据源(MySQL、Oracle、SqlServer、Ftp、Hdfs,HBase、Hive、Elasticsearch等)之间进行高效稳定的数据同步。
基于实时计算(Flink)与高斯模型构建实时异常检测系统
案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 1. 概述 异常检测(anomaly detection)指的是对不符合预期模式或数据集(英语:dataset)中其他项目的项目、事件或观测值的识别。
阿里云大数据利器之-使用flume+sql实现流计算做实时展现业务(归档Maxcompute)
实时业务处理的需求越来越多,也有各种处理方案,比如storm,spark等都可以。那以数据流的方向可以总结成数据源-数据搜集-缓存队列-实时处理计算-数据展现。本文就用阿里云产品简单实现了一个实时处理的方案。
Spark修炼之道(进阶篇)——Spark入门到精通:第十四节 Spark Streaming 缓存、Checkpoint机制
作者:周志湖 微信号:zhouzhihubeyond 主要内容 本节内容基于官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Stream 缓存 Checkpoint 案例 1. Spark Stream 缓存 通过前面一系列的课程介绍,我们知道DS
38款 流媒体服务器开源软件
http://www.oschina.net/project/tag/111/streaming?lang=0&os=0&sort=view&p=1 Flash流媒体服务器 Red5 Red5是一个采用Java开发开源的Flash流媒体服务器。
实时计算在天猫双十一大屏中的应用
案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 本文为您介绍实时计算在天猫双十一大屏业务中的应用。 天猫双十一大屏背后最强大最核心的支持力量来自于阿里云实时计算。曾经天猫双十一大屏后台流式计算使用开源的Storm来进行开发,整个开发时间长达一个月。
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