阿里云Kubernetes稳定性最佳实践
Kubernetes很酷，让我们的机器的资源利用率和运维效率都得到了提升。然而，要想用好Kubernetes，还是有些东西要注意的，否则可能会给自己带来一些小麻烦。在生产环境里，如何保证我们的应用能稳定可靠的运行在Kubernetes里呢？这篇文章将分享在阿里云容器服务上使用Kubernetes的一些有用的tips。
机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor
Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et.al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别（比如 ，DBSCAN，OPTICS）。
使用API网关降低API管理成本
随着企业的发展，开放了大批量的API，用于衔接内部系统，用于链接移动、智能设备，用于链接我们的供应商、代理商和合作伙伴，打通了企业企业的上下游。API承载了企业的关键业务、连接了企业的重要客户，随着API数量的增多，API的管理成本不断提升，从而大大影响了开发效率。
生产环境 VS 开发环境，关于Kubernetes的四大认识误区
最近我们澄清了一些大家在进行Kubernetes实验的时候所见到的常见的误解。其中最大的一个误解就是：在生产环境中运行Kubernetes和开发测试环境并无两样。
答案：是不一样的。
Avi Network公司的联合创始人兼首席技术官Ranga Rajagopalan认为：“对于Kubernetes，容器和微服务来说，实验环境和生产环境有巨大的不同。
SLS机器学习介绍（01）：时序统计建模
时序数据是业务监控中最多方法，双十一大盘、业务监控系统、系统性能平台等都可以看到他的身影。为了更好的在日志服务平台中，针对时序数据进行进行较好的分析和交互，本团队针对单时序数据数据的各种场景，开发了相应的时序数据处理算法，可直接嵌入在标准的MySQL语法中使用，降低了用户对这类算法的使用难度，提供更好的服务。
阿里赵林：阿里企业级分布式应用服务EDAS产品解密
2016云栖大会上海峰会于2016.1.20日在上海科技馆顺利举办。本文根据阿里高级技术专家赵林（花名：丹臣）在“云栖大会上海峰会”专场《“互联网+”架构及实践专场-企业级信息系统云化演进之路》中的演讲整理。赵林在演讲中主要为大家详细介绍了阿里企业级分布式应用服务器EDAS产品。
MySQL5.7 GTID 运维实战
GTID 和 START SLAVE
START SLAVE 语法
START SLAVE [thread_types] [until_option] [connection_options]
thread_types:
[thread_type [, thread_type] .
