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标签管理利器——使用标签编辑器,多地域多产品千台资源一次搞定

创建阿里云资源时,您可以给资源绑定标签。已经创建的资源,也可以在资源列表页面或者通过API,批量的添加、更改和删除标签。当遇到如下更为复杂问题和场景,该如何快速解决标签问题呢? 资源跨度大,需要跨资源类型、跨地域,将关联的资源打上标签。 资源数量多,几百甚至上千个资源,如何批量编辑? 命名不一致,如何规整资源命名不一致的标签? 删除改名难,如何快速对资源标签完成删除和改名? 如何导出包含标签信息的完整资源列表? 标签编辑器 标签编辑器(Tag editor)是云服务器控制台标签部分最近推出的解决复杂标签编辑问题的界面工具。 它可以支持跨地域、跨资源类型查询最多5000个资源,并对这些资源进行资源导出、标签编辑的操作。 功能介绍 1. 查找资源 查找资源的过滤条件支持地域,资源类型和标签。 其中,地域、资源类型必填,支持选择全部。标签为可选项,可多选。点击查找资源后,下方资源列表则会展示查找结果。 在搜索结果中,还可以继续根据关键词进行搜索和过滤。 2. 资源导出 2.2 编辑列表展示项 默认资源列表展示的资源属性项是ID,名称,产品服务,资源类型,地域和标签。 您可以点击资源列表右上角...

在 Flink 算子中使用多线程如何保证不丢数据?

分析痛点 笔者线上有一个 Flink 任务消费 Kafka 数据,将数据转换后,在 Flink 的 Sink 算子内部调用第三方 api 将数据上报到第三方的数据分析平台。这里使用批量同步 api,即:每 50 条数据请求一次第三方接口,可以通过批量 api 来提高请求效率。由于调用的外网接口,所以每次调用 api 比较耗时。假如批次大小为 50,且请求接口的平均响应时间为 50ms,使用同步 api,因此第一次请求响应以后才会发起第二次请求。请求示意图如下所示: 平均下来,每 50 ms 向第三方服务器发送 50 条数据,也就是每个并行度 1 秒钟处理 1000 条数据。假设当前业务数据量为每秒 10 万条数据,那么 Flink Sink 算子的并行度需要设置为 100 才能正常处理线上数据。从 Flink 资源分配来讲,100 个并行度需要申请 100 颗 CPU,因此当前 Flink 任务需要占用集群中 100 颗 CPU 以及不少的内存资源。请问此时 Flink Sink 算子的 CPU 或者内存压力大吗? 上述请求示意图可以看出 Flink 任务发出请求到响应这 50ms 期...

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