基于表格存储的高性能监控数据存储计算方案
概述
随着软件架构的愈发复杂，了解系统现状、调查问题的困难度也增加了很多。此时，一套完善的监控方案能够让开发和运维工程师快速排查问题，更好的维护系统的稳定性。
开源监控方案中，Zabbix、Nagios都是不错的监控软件，可以针对数十万的设备监控数百万的指标，强大的
IoT+Tablestore快速构建智能售货机应用
### 一、 背景介绍
近年来，物联网（IoT）技术发生了巨大的变化。NB-IoT、LoRa等技术的产生解决了网络覆盖、设备功耗成本问题；尤其是最近5G技术的商用，意味着支持海量设备连接进行高质量数据通讯即将有坚实的基础设施支持。
Knative 实战：基于 Knative Serverless 技术实现天气服务
提到天气预报服务，我们第一反应是很简单的一个服务啊，目前网上有大把的天气预报 API 可以直接使用，有必要去使用 Knative 搞一套吗？杀鸡用牛刀？先不要着急，我们先看一下实际的几个场景需求：
场景需求1：根据当地历年的天气信息，预测明年大致的高温到来的时间
场景需求2：近来天气多变，如果明天下雨，能否在早上上班前，给我一个带伞提醒通知
场景需求3：领导发话：最近经济不景气，公司财务紧张，那个服务器，你们提供天气、路况等服务的那几个小程序一起用吧，但要保证正常提供服务。
Tablestore入门手册--数据表meta信息介绍
若有幸这篇文章也许会是您准备上手实践Tablestore的第一篇帮助文档，本文将通过介绍Tablestore的基础模型使大家理解Tablestore的数据表结构。主要讲如何设置数据表的Meta信息，建一张最适合自己业务的表，祝阅有所得，漫步云端。
DLA如何分析Table Store的数据
数据湖（Data Lake）是时下热门的概念，基于数据湖，可以不用做任何ETL、数据搬迁等过程，实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析，从而极大的节省成本和提升用户体验。
使用DTS同步MySQL增量数据到Tablestore
摘要
从MySQL到Tablestore的全量数据导出可以参考同系列文章《数据同步-从MySQL到Tablestore》，本文主要介绍将MySQL的增量数据同步到Tablestore的一种方式——使用阿里集团的数据传输服务DTS的数据订阅功能做增量数据的读取以及改写。
Tablestore：多元索引的统计聚合
# 前言
信息爆炸的浪潮下，单应用的数据量呈指数级增长，对海量数据进行实时分析的场景日趋广泛。从管理大量设备的监控指标，到勾勒目标用户画像，从突发新闻的舆情监控，到可视化呈现业务规律以供BI决策，都对“实时”、“快速”地分析海量数据提出更高的要求。
