AHAS

首页 标签 AHAS
# AHAS #
关注
566内容
免费的容器架构可视化工具 | 阿里云应用高可用服务 AHAS 发布重大新特性
采用容器服务后,了解容器之间的关系及依赖是一个比较有挑战的问题。容器化改造后的实际架构模型可能与预想的架构存在较大的差异,架构师或系统运维人员需要精确地了解资源实例的构成和交互情况,存在一定的困难。其次,系统架构在动态演化过程中可能引入了一些不可靠的因素,比如弱依赖变强依赖、局部容量不足、系统耦合过重等,给系统的稳定性带了极大的安全隐患。
分布式服务架构下的混沌工程实践
本文来自阿里巴巴高可用架构团队高级开发工程师肖长军(花名穹谷)在 GIAC(全球互联网架构大会)上的分享,包含三部分内容:(阿里巴巴中间件公众号对话框发送“混沌工程”,获取分享PPT) 混沌工程的定义、价值、原则和流程; 混沌工程如何在企业中落地,以及 ChaosBlade 和混沌实验平台 AHAS Chaos 架构设计; 结合两个具体案例介绍了分布式服务下的混沌工程实践; 大家好,我是来自阿里的肖长军,今天给大家分享混沌工程在分布式服务架构下的具体实践。
快速体验 Sentinel 集群限流功能,只需简单几步
️ Pic by Alibaba Tech on Facebook 集群限流 可以限制某个资源调用在集群内的总 QPS,并且可以解决单机流量不均导致总的流控效果不佳的问题,是保障服务稳定性的利器。 Sentinel 从 1.4.0 版本开始提供集群流控特性,但使用 Sentinel 集群限流需要对一系列的动态数据源进行相关配置,并且需要对开源控制台进行一些改造,有一定的使用成本。
独家揭秘 | 阿里怎么做双11全链路压测?
本文是《Performance Test Together》(简称PTT)系列专题分享的第7期,该专题将从性能压测的设计、实现、执行、监控、问题定位和分析、应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战。
高可用服务 AHAS 在消息队列 MQ 削峰填谷场景下的应用
在消息队列中,当消费者去消费消息的时候,无论是通过 pull 的方式还是 push 的方式,都可能会出现大批量的消息突刺。如果此时要处理所有消息,很可能会导致系统负载过高,影响稳定性。但其实可能后面几秒之内都没有消息投递,若直接把多余的消息丢掉则没有充分利用系统处理消息的能力。
“国货之光” 完美日记的微服务实践和优化思路
**如果你是一位程序媛,你一定知道完美日记。如果你是一位程序员,你的那个她一定知道完美日记。** 今年双11,完美日记仅用28分钟就超过了2018年双11全天的销售额,成为第一个登上天猫双11彩妆榜首的国货品牌。
阿里云应用高可用服务 AHAS 流控降级实现 SQL 自动防护功能
在影响系统稳定性的各种因素中,慢 SQL 是相对比较致命的,可能会导致 CPU、LOAD 异常、系统资源耗尽。线上生产环境出现慢 SQL 往往有很多原因: 硬件问题。如网络速度慢,内存不足,I/O 吞吐量小,磁盘空间满等。
配置管理 ACM 在高可用服务 AHAS 流控降级组件中的应用场景
应用配置管理(Application Configuration Management,简称 ACM)是一款应用配置中心产品。基于ACM您可以在微服务、DevOps、大数据等场景下极大地减轻配置管理的工作量,同时保证配置的安全合规。
阿里云应用高可用 AHAS 正式商用,可一键提升云上应用可用性
在分布式架构环境下,服务间的依赖日益复杂,可能没有人能说清单个故障对整个系统的影响,构建一个高可用的分布式系统面临着很大挑战。 7月17日,阿里云应用高可用服务AHAS 正式商用,包含架构感知、流控降级和故障演练三大独立的功能模块,可快速提高应用的高可用能力,解决分布式架构下的高可用难题。
leetcode算法题解(Java版)-15-动态规划(斐波那契)
两种思路,都是递归。第一种是递归的判断每个节点的左右子树的深度是否只相差一以内。第二种做了剪枝处理,当判断到一个子树已经不满足时就返回结果。
免费试用