云数据库POLARDB优势解读系列文章之③——分钟级弹性
双11大考 POLARDB分钟级弹性让企业轻松扩展
无处不在的脉冲计算
阿里有双11,中国有春运,高考后有分数出来的那天,歌迷心中有周杰伦演唱会门票在线开售之时。。。。有人的地方就有江湖,有人的地方也有脉冲计算,这些热点事件背后都需要大量的计算资源给予支撑,而这些突然急需的计算资源就像脉冲一样,急迫而猛烈,我们称之为脉冲计算。不仅ECS服务器,数据库也需要应对这些突如其来的脉冲波动,才能保证整个系统的平滑稳定。
存储与计算分离
我们知道POLARDB一个最大的特点是存储与计算分离,所谓分离就是计算节点(DB Engine)和存储节点(DB Store)在不同的物理服务器上,任何落地到存储设备的I/O操作均为网络I/O。可能会有人问,走网络,延迟怎么样,性能好不好?在『性价比』这篇文章中简单介绍过借助PolarFS经过网络访问PolarSt
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暴力法求解“微信群覆盖”?
题目:求微信群覆盖 微信有很多群,现进行如下抽象: (1) 每个微信群由一个唯一的gid标识; (2) 微信群内每个用户由一个唯一的uid标识; (3) 一个用户可以加入多个群; (4) 群可以抽象成一个由不重复uid组成的集合,例如: g1{u1, u2, u3} g2{u1, u4, u5} 可以看到,用户u1加入了g1与g2两个群。 画外音,注意: gid和uid都是uint64; 集合内没有重复元素; 假设微信有M个群(M为亿级别),每个群内平均有N个用户(N为十级别). 现在要进行如下操作: (1)如果两个微信群中有相同的用户,则将两个微信群合并,并生成一个新微信群; 例如,上面的g1和g2就会合并成新的群: g3{u1, u2, u3, u4, u5}; 画外音:集合g1中包含u1,集合g2中包含u1,合并后的微信群g3也只包含一个u1。 (2) 不断的进行上述操作,直到剩下所有的微信群都不含相同的用户为止; 将上述操作称:求群的覆盖。 设计算法,求群的覆盖,并说明算法时间与空间复杂度。 画外音:58同城2013年校招笔试题。 对于一个复杂的问题,思路肯定是“先解决,再优化...
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G7在实时计算Flink的探索与实践
G7业务快览# G7主要通过在货车上的传感器感知车辆的轨迹、油耗、点熄火、载重、温度等数据,将车辆、司机、车队、货主连接到一起,优化货物运输的时效、安全、成本等痛点问题。 整个数据是通过车载的传感器设备采集,比如公司的Smart盒子,CTBox盒子,油感设备,温度探头等,将车辆数据上报到后端平台,在后端平台计算和处理,最后展示到用户面前。 G7的业务场景是典型的IoT场景: 1.传感器数据 2.数据种类多 3.数据质量差 4.数据低延迟 5.数据量大 其中,数据质量差的原因是整个链条会非常的长,从传感器采集的车辆的数据,通过网络运营商将数据上报到后端服务器,再经过解析,mq,过滤,调用三方接口,业务处理,入库,整个过程非常的长,造成数据在传输过程中出现数据重复,数据缺失等。另外一点,IoT场景需要数据传输的延迟非常低,比如进出区域报警,当车辆进入到某个电子围栏中的时候需要触发报警,这个时候需要快速产生报警事件,通常不能超过30s,否则时间太长车辆已经通过了某个电子围栏区域再报警就没有价值了。再一个,数据量也是非常大的,现在每天产生轨迹点20亿+,每天产生数据量100亿+,对计算性能的要...
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