日志服务

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来自: 云存储
Kubernetes日志采集Sidecar模式介绍
DaemonSet和Sidecar模式各有优缺点,目前没有哪种方式可以适用于所有场景。因此我们阿里云日志服务同时支持了DaemonSet以及Sidecar两种方式,并对每种方式进行了一些额外的改进,更加适用于K8S下的动态场景。
你的分布式应用真的需要那么多同步调用么?
在5月17日举办的2016云栖大会·武汉峰会上阿里中间件产品专家马雷(阿仁)就阿里中间件MQ做了精彩的演讲,告诉大家:阿里中间件团队的目标是让消息“传”无边界。本文也就为什么使用消息中间件,消息中间件的核心场景进行了分享。相信阿仁的分享会让大家对分布式应用的异步调用有更加深刻的了解。精彩不要错过!
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来自: 物联网
PostgreSQL "物联网"应用 - 1 实时流式数据处理案例(万亿每天)
物联网的特点是万物联网,会产生大量的数据。 例如 : 一盒药,从生产,到运输,到药店,到售卖。每流经一个节点,都会记录它的信息。 又如 : 健康手环,儿童防丢手表,一些动物迁徙研究的传感器(如中华鲟),水纹监测,电网监测,煤气管道监测,气象监测等等这些信息。 股价的实时预测。 车流实时
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来自: 云存储
OSS Select使用场景及技巧
背景介绍 OSS Select是OSS近期推出的一项新功能,它可以对OSS上的类CSV文件(其他类型文件比如Json也会很快推出)在服务器端运行SQL查询,仅将查询结果返回给客户端。举例来说,假如你有一个10GB的csv日志文件,有一列数据是错误码,想把其中所有错误码等于500的日志找出来,用OSS Select仅仅返回错误码是500的日志,在从而降低用户的数据传输成本以及处理数据的成本,相比在客户端下载整个文件再处理在性能上也可以提高最多到6倍以上。
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来自: 云存储
日志服务数据加工: 最佳实践汇总(持续更新)
20+篇日志服务数据加工最佳实践的实战汇总 (持续更新)
【大数据干货】轻松处理每天2TB的日志数据,支撑运营团队进行大数据分析挖掘,随时洞察用户个性化需求。
“用户每天产生的日志量大约在2TB。我们需要将这些海量的数据导入云端,然后分天、分小时的展开数据分析作业,分析结果再导入数据库和报表系统,最终展示在运营人员面前。”墨迹天气运维部经理章汉龙介绍,整个过程中数据量庞大,且计算复杂,这对云平台的大数据能力、生态完整性和开放性提
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