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容器环境自建数据库、中间件一键接入阿里云 Prometheus 监控

阿里云Prometheus服务4月9日发布重大升级,支持容器环境下一键接入MySQL、Redis、MangoDB、ElasticSearch等数据库和Kafka、ZooKeeper等中间件的监控,并提供开箱即用的监控大盘,现在接入更有15天免费试用。15天免费试用地址,点击这里。 产品文档,点击这里。 阿里云Prometheus服务介绍 阿里云Prometheus服务提供了一站式开箱即用的Prometheus监控能力,其特点包括: 精简稳定的Prometheus采集器:通过helm chart方式在用户集群部署,prometheus采集器基于prometheus server进行了功能的精简和优化,专注于服务发现和数据采集,资源消耗是相同的prometheus server的二十分之一,且支持水平扩展。 稳定大容量的云存储:云存储基于阿里云的日志服务,提供接近无上限的存储空间和高效稳定的分布式存储。 高效且强大的云端数据查询能力:通过部署在云端的Prometheus服务器提供完全兼容PromQL的指标查询能力,增加下推采样和长时间查询优化。 默认告警服务:支持原生alerting ru...

Flink 流批一体的实践与探索

自 Google Dataflow 模型被提出以来,流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性,提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本,但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。 作为 Dataflow 模型的最早采用者之一,Apache Flink 在流批一体特性的完成度上在开源项目中是十分领先的。本文将基于社区资料和笔者的经验,介绍 Flink 目前(1.10)流批一体的现状以及未来的发展规划。 概况 相信不少读者都知道,Flink 遵循 Dataflow 模型的理念: 批处理是流处理的特例。不过出于批处理场景的执行效率、资源需求和复杂度各方面的考虑,在 Flink 设计之初流处理应用和批处理应用尽管底层都是流处理,但在编程 API 上是分开的。这允许 Flink 在执行层面仍沿用批处理的优化技术,并简化掉架构移除掉不需要的 watermark、checkpoint 等特性。 图1. Flink 经典架构 在 Flink 架构上,负责...

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