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TableStore: 海量结构化数据分层存储方案

前言 表格存储是阿里云自研分布式存储系统,可以用来存储海量结构化、半结构化的数据。表格存储支持高性能和容量型两种实例类型。高性能使用SSD的存储介质,针对读多写多的场景都有较好的访问延时。容量型使用的是SSD和SATA混合的存储介质。对写多的场景,性能接近高性能,读方面,如果遇到冷数据产生读SATA盘的话,延时会比高性能上涨一个量级。在海量数据存储场景下,例如时序场景,我们会希望最新的数据可以支持高性能查询,较早的数据的读写频次都会低很多。这时候一个基于表格存储高性能和容量型存储分层的需求就产生了。 方案细节 表格存储近期对外正式发布的全增量一体的通道服务(参考文档),通道服务基于表格存储数据接口之上的全增量一体化服务。通道服务为用户提供了增量、全量、增量加全量三种类型的分布式数据实时消费通道。有了通道服务,我们可以很方便的构建从高性能

二维火监控平台的构建和探索

本文根据演讲视频以及PPT整理而成。 本文将主要围绕以下三个方面进行分享: 构建背景 APM的构建过程 未来展望 一、构建背景二维火公司的整体架构体系分为三个阶段,即从单机到面向服务化,最后到面向微服务的架构。因此,监控平台所需要监控的也是上文所提及的这三个阶段,即从单机到分布式的指标日志,最后到APM。在单机时平台往往是靠用户对故障进行反馈的,在接到反馈后相关技术人员手动登陆服务器,人工输入指令,对问题进行定位,不但会导致故障的时延非常长,而且对开发人员的技术要求也很高。但随着公司的业务发展,公司的整体架构进行升级后,对故障的容忍度进一步的降低,此时,便需要一些集中化的方法去管理相关指标和日志。二维火公司分布式指标的实现方法如下,首先会在每台机器上安装falcon-agent,来对所需要的指标,如网络指标等进行采集,然后将这些指标传输到t

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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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