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每秒聚合5亿个指标,Uber 开源大规模指标平台 M3

Uber 近日开源了已在内部使用多年的指标平台 —— M3 ,这是一个基于分布式时序数据库 M3DB 构建的度量平台,可每秒聚合 5 亿个指标,并且以每秒 2000 万笔的速度持续存储这些结果。 Uber 表示,为促进在全球的运营发展,他们需要能够在任何特定时间快速存储和访问后端系统上的数十亿个指标。一直到 2014 年底,Uber 的所有服务、基础设施和服务器都是将指标发送到基于 Graphite 的系统中,该系统将这些资料以 Whisper 档案格式储存到分片 Carbon 丛集。此外,还将 Grafana 用于仪表板,Nagios 用于告警,并通过来源控制脚本发出 Graphite 阈值检查。但由于扩展 Carbon 集群需要手动重新分片的过程,并且由于缺乏副本,任何单一节点的磁盘故障都会导致其相关指标的永久性丢失。简而言之,随着公司的不断发展,这种解决方案无法再满足其需求。 在评估现有的解决方案后,Uber 没有找到能够满足其资源效率或规模目标,并能够作为自助服务平台运行的开源替代方案。因此在 2015 年,M3 诞生。起初,M3 几乎全部采用完全开源的组件来完成基本角色,像是...

京东凹凸实验室开源多端适配的 UI 组件库 Taro UI

京东凹凸实验室近日推出了一套多端 UI 组件库 —— Taro UI ,该库基于多端开发解决方案 Taro 开发,可在 微信小程序、H5、ReactNative 等多端适配运行。 Taro UI 包含以下功能特性: 简单易用:支持 npm 安装,自动处理 npm 资源之间的依赖关系 框架支持:基于 Taro 开发组件,与 Taro 无缝衔接 多端适配:一套组件可以在微信小程序/ H5 / ReactNative 等多端适配运行 样式美观:符合现代扁平化设计审美 组件丰富:提供丰富的基础组件,覆盖大部分使用场景,满足各种功能需求 按需引用:可按需使用独立的组件,不必引入所有文件,可最小化注入到项目中 多套主题:内置多套主题颜色可供选择(将在 1.1 版本开放此特性) Taro UI 的第一版组件共有六个模块、三十三个组件。据开发团队表示,后续还将继续丰富组件,增加一些常用业务组件。 示例预览 更多详情可查阅文档:https://taro-ui.aotu.io/

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