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Elasticsearch最新特性介绍

阿里云Elasticsearch提供的全托管式的Elasticsearch服务，100%兼容开源，针对性优化内核性能，提供商业功能（原‘X-Pack’），即开即用，高可用服务，弹性伸缩，按需付费。

  • 2021-06-29
  • 阅读322
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  • 17页
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TSDB-云边一体化时序时空数据库技术揭秘

低成本高性能可扩展：基础设施智能化，APM,智能运维，监控诊断，金融； 轻量化高可用：工业数字化转型，电力，交通，物流，IOT, 工业； 高性能计算：时空大数据计算，智慧交通，城市大脑，轨迹分析，路径规划

  • 2021-06-29
  • 阅读323
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  • 22页
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阿里巴巴神龙（X-Dragon）架构演进之路

搭载云计算：SSLC阿里云专有云接入点。丰富强大的统- -IT管理, 涵盖物理机、存储云主机、镜像、网络、备份、告警消息等功能，同时兼具稳定高效的系统架构和快速响应能力。 助力边缘计算：使用位于数据物理源的专用计算机,实时处理业务,做出即时决策，与混合云结合在各个关键市场领域缩短业务等待时间,提供更好的应用程序客制化。 轻量易用：预置常用镜像，可实现从裸物理机环境一键安装,无需过多操作就可完成云平台的搭建,做到-键安装,开箱即用。 弹性扩展：快速响应业务变化，轻松实现自助交付。最小支持一台SSLC阿里私有 云虚拟化- -体机设备， 即通过两个节点进行部署。若业务进行扩张，可支持扩张至二十个物理节点。 高可用部署：双节点结构，保证数据同时存放在两个副本中，当-一个节点发生故障时，可快速切换至另- -节点，保障数据的安全性和业务的连续性。 工业级标准:关键部件平均无故障时间超过10年，服务器部件全冗余, TCO成本更低。

  • 2021-06-29
  • 阅读421
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1-张光辉-3-FFA2019分论坛企业实践-张光辉

分配Container时，尽可能选择CPUMem空闲的机器 When assiging containers, choose the idlest CPUMem machines 89 possible 针对10密集型作业，希望Container尽可能打散 For Vo bound jobs, deatnibute containers 88 discrete as possble Deploy Task时，希望Task在TM中分配均衡 When deploying tasks, distribute tasks among TMs as balenced as possiole

  • 2021-06-29
  • 阅读339
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2董亭亭-3-FFA2019分论坛企业实践-快手-v7

实时统计各类指标、监控项 Realtime ca lculate all kinds of metricsandmonitor items. 辅助业务实时分析做决策、监控报警等 Assist business to make decisionandalarm in realtime. 数据清洗、拆分、join等处理 Data cleanandsplitandjoin etc. 数据etl处理 Data extractandtransformandload. 实时业务处理 Realtime business process. 特定业务逻辑处理:实时调度 Specific business processing: realtime scheduling.

  • 2021-06-29
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3-郑志升-3-FlinkAsia企业实践分论坛-B站-

？平台设计准则 Platform design stand ard Strea ming workflows 让数据说话，输入输出schema化 In putandoutp ut schema stand ardiza tion Streaming BSQL通用SQL语法解析层 Streaming BSQL general syntax SQL parser layer 工程效率，IDE开发、运维、监控、告警 Engineering efflciency, IDE dev, SRE, mo nitor, alarm

  • 2021-06-29
  • 阅读464
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4-马庆祥-3-FFA2019分论坛企业实践-马庆祥 - 修改版

问题: Problems: ◆大白同学:第一次用Flink进行业务开发,终于要上线了，如何配置并行度啊? dabat: I am a newer of Flink, the job is coming online, how to configure parallelism? ◆小明同学:江湖救急，业务线数据流量突增，现在积压了大量的数据,该咋办呀? xiaoming: Help, business line data tafe suddenly increased,anda large amount of data has been accumulated, what should Ido? ◆红红同学:通过调高并发总算是扛住了流量高峰,要不要把多余的资源还回去呢? honghong: We managed to keep up with the traffic peakbyincreasing concurency, do we need to return the extra resources?

  • 2021-06-29
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FFA2019-Apache Flink在滴滴的应用实践v3-1209

高可用流计算服务 High availability stream compute service 实时机器学习 realtime machine leaming 实时数仓 real-time warehouse

  • 2021-06-29
  • 阅读322
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