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MatrixOne 0.2.0 发布 !最快的 SQL 计算引擎来了!

在数月的打磨和努力开发之下, MatrixOne 0.2版本正式发布啦! 项目文档网站 Home - MatrixOne Docs 重点关注,相比于0.1版本,0.2版本在以下几方面有着明显改进: 1. 性能大幅提升 0.2版本在原有AOE(Analytical Optimized Engine)引擎的基础上,通过因子化的方式实现了大幅度加速,性能得到10倍以上的提升,相比同等配置的Clickhouse也有50-100%的提升。详细性能报告,请点击“‍MatrixOne 0.2.0性能测试报告‍”查看。 2. 完整的分布式能力 0.2版本完整实现了独特的分布式&强一致框架——MatrixCube,现可以使用MatrixOne构建一个小型集群(MatrixCube详细介绍请参见官方文档)。MatrixCube框架帮助MatrixOne数据库内核获得了分布式部署的能力,同时针对我们的AOE引擎实现了三种负载均衡机制: 实现各节点存储空间的均衡,以高效利用各节点存储资源; 各节点的Raft-Group Leader的均衡,从而达到读写请求的负载均衡; 各节点Table数据分布的均衡,...

百度可观测系列 | 采集亿级别指标,Prometheus 集群方案这样设计

【百度云原生导读】在前一篇《基于 Prometheus 的大规模线上业务监控实践》中,我们为大家介绍了针对大规模业务监控场景,百度云原生团队基于 Prometheus 技术方案的一些探索,包括基于 Prometheus 进行指标降维、Prometheus 的自动分片采集、以及基于 Flink 流式计算构建的预计算。 本文将深入采集专题,为大家介绍如何构建采集亿级别指标的高可靠Prometheus 集群。 采集亿级别指标,通常会面临三大类问题:一是网络带宽打满、Prometheus大内存、Prometheus计算 CPU 利用率高等一系列资源类问题;二是如何构建高可用、高可靠的集群,如何确保监控数据的不丢不重等高可用类问题;三是集群的自动弹性扩缩,如何进一步降低运维成本等运维类问题。只有解决好这三类核心问题才能构建出一套理想的 Prometheus 采集集群。 为此,百度云原生团队针对 Prometheus 提出了“流计算加速”、“高可用HA”、“感知采集压力的自动分片管理”等多项“外科手术式打击”般的精准解决方案,最终实现了亿级别指标的采集。 下文将从“资源、高可用、运维”三个方...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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