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服务网格 ASM 回顾总结:最终用户如何使用服务网格?

作者 | 叶剑宏 背景 阿里云服务网格 ASM 于 2020 年 2 月公测,近 2 年的时间,已有大量用户采用其作为生产应用的服务治理平台。阿里云服务网格 ASM 基于开源 Istio 构建。同时,Istio 仍然年轻,2021 年我们看到 Istio 不少新的进展,eBPF、Multi-buffer、Proxyless 等,每一次 Istio 的变化都牵动人们的神经——是时候采用服务网格了吗? 本文不打算回顾 Istio 或是阿里云服务网格 ASM 的变化或趋势,我们来聊一聊阿里云 ASM 服务网格,它的最终用户是如何使用服务网格的。 为什么采用服务网格? 服务网格的理念是将服务治理能力下沉到基础设施,让业务更加专注于业务逻辑。我们可以很轻松地举出服务网格带来的服务治理能力,比如流量管理、可观测性、服务安全通信、策略增强如限流和访问控制等。但是,最终用户真的需要这些功能吗?Istio 的这些能力真的满足生产要求吗?为了一两个功能引入服务网格是否值得大费周章? 比如说流量管理,最受关注的是 Traffic Splitting,常用于灰度发布或者 A/B 测试。Istio 的功能设计非...

HBase海量数据高效入仓解决方案

一、方案背景 现阶段部分业务数据存储在HBase中,这部分数据体量较大,达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中,进行离线分析,目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点: 需要对HBase表进行全表扫描,对HBase库有一定压力,同步数据同步速度慢。 业务方对HBase表字段变更之后,需要重建hive映射表,给权限维护带来一定的困难。 业务方对HBase表字段的变更无法得到有效监控,无法及时感知字段的新增,对数仓的维护带来一定的困难。 业务方更新数据时未更新时间戳,导致通过时间戳字段增量抽取时数据缺失。 业务方对表字段的更新新增无法及时感知,导致字段不全需要回溯数据。 基于以上背景,对HBase数据增量同步到数仓的场景,给出了通用的解决方案,解决了以上这些痛点。 二、方案简述 2.1 数据入仓构建流程 2.2 HBase数据入仓方案实验对比 分别对以上三种实现方案进行合理性分析。 2.2.1 方案一 使用HBase的hive映射表。此种方案实现方式简单,但是不符合数仓的实现机制,主要原因有: HBase表虽然是Hadoop生态体系...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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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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