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GreptimeDB v0.4 重大更新 — 新版引擎 Mito2 专为时序数据而生

引言 从去年 11 月 GreptimeDB 首次上线开源以来,Greptime 团队经过一轮又一轮的持续迭代,从 v0.1 的初步架构完成,到 v0.2 兼容了 PromQL 的单机版本,再到 v0.3 增加了分布式的能力。 v0.3 功能层面已经相对稳定,包括了单机版,分布式,PromQL 兼容性以及对不同接入协议的支持,很多用户开始尝试,我们也收到了大量的反馈和建议,同时,我们也在 GreptimeCloud 项目里面吃自己狗粮,底层完全依托于 v0.3,不断地把需求回吐给 DB 团队。 其中呼声最大的便是查询性能问题,坦率的讲,v0.3 版本虽然功能稳定,写入性能也满足需求,但在查询性能上依然有很大的提升空间,还不足以应对大规模的数据查询分析。v0.4 为了解决这个问题,对存储查询引擎 Mito 做了一次重大升级,几乎是重写了一遍,而围绕引擎相关的组件也随之重构,最后通过 TSBS 测试套件实测提升了平均有 6 倍,具体可以参考文末的测试报告(PS: 可能熟悉车的朋友会觉得 Mito 比较眼熟,没错,是来自于 Alfa Romeo MiTo,谁让公司有三位 Alfa Romeo...

巧用指标平台DataIndex,五步法轻松实现指标管理

开发部门在做指标加工的全流程中,是否经常出现如下问题: · 业务部门看指标数据的时候,看到两个名称相似的指标,不清楚两个指标的差异性,来咨询开发部门指标计算口径,开发部门配合业务部门翻找代码,找出指标口径差异性,影响工作效率 · 业务部门看指标数据的时候,总会出现不同页面的同一指标统计的结果不一致的问题,业务部门不知道该以哪个数据为准,就会给开发部门提线上问题;开发部门在收到线上问题后,总会花费很多时间去定位任务、翻看代码差异来排查指标口径问题,修复后发布上线,但此时业务的决策进度已经受到了负向影响 · 开发部门基于业务诉求上线了一个新的指标,也在平台A上验证了数据的正确性,但第二天业务部门在平台B上看数据的时候发现了很严重的线上BUG(不产出数据甚至是数据错误),阻塞了业务层工作进展,甚至影响的是客户数据,直接产生了外部客户的客诉行为 出现上述问题,大概率是因为开发部门在指标加工的过程中没有做指标管理,或是指标管理粒度不够。业务初期没有做指标管理问题不大,但随着业务的不断演进,因为指标管理没做好而导致的指标问题就会日益严重,到后期会大到开发每天陷入查线上问题、解线上问题,再产生新的线...

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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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