高德全链路压测平台TestPG的架构与实践
导读
2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战。如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题。
高德业务规模
支撑一亿DAU的高德服务是什么体量?可能每个人的答案都不相同,这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍,我们有数千个线上应用,分别部署在全国各地多个机房中的数万台机器上。
这张图是高德业务核心链路的架构,从图中可以看出高德业务具有相当高的复杂性。当然,真实系统远远要比图表示的复杂,如果用这张图来代表高德整体业务形态,无异于管中窥豹,太过于片面。
对于如此大规模,高复杂度的系统,如何保障系统的稳定性,是高德技术人长期面临和解决的问题。
保障稳定性的手段
如何保障系统稳定性是几乎所有互联网企业都需要面对
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数据中台之结构化大数据存储设计
前言 任何应用系统都离不开对数据的处理,数据也是驱动业务创新以及向智能化发展最核心的东西。这也是为何目前大多数企业都在构建数据中台的原因,数据处理的技术已经是核心竞争力。在一个完备的技术架构中,通常也会由应用系统以及数据系统构成。应用系统负责处理业务逻辑,而数据系统负责处理数据。传统的数据系统就是所谓的『大数据』技术,这是一个被创造出来的名词,代表着新的技术门槛。近几年得益于产业的发展、业务的创新、数据的爆发式增长以及开源技术的广泛应用,经历多年的磨炼以及在广大开发者的共建下,大数据的核心组件和技术架构日趋成熟。特别是随着云的发展,让『大数据』技术的使用门槛进一步降低,越来越多的业务创新会由数据来驱动完成。『大数据』技术会逐步向轻量化和智能化方向发展,最终也会成为一个研发工程师的必备技能之一,而这个过程必须是由云计算技术来驱动以及在
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Serverless 的喧哗与骚动(一)附Serverless行业发展回顾
作者|阿里中间件高级技术专家许晓斌《Maven实战》作者,曾负责 AliExpress 微服务架构演进,现在负责阿里集团 Serverless 技术研发落地。导读:从 2016 年 AWS 发布 Lambda 以来,全世界的开发者和云厂商对 Serverless 的热情在不断高涨。假设不想在开发应用程序并将其部署在服务器上的过程细节上花费精力,是否有一种简单的架构模型能够满足我们这种想法呢?答案已经存在,这就是今天软件架构世界中新鲜但是很热门的一个话题——Serverless(无服务器)架构。本文作者将利用自身多年的研发经验,带领我们深入了解Serverless 行业的发展! 《喧哗与骚动》是我喜欢的作家威廉·福克纳的一部小说,小说用多个家庭成员的意识流,从不同的视角描绘了一家三代的悲剧。这部小说有意思的地方在于:对于同样一件事情,从不同人跳跃的意识中能看到迥然相异的景象。今天大家理解 Serverless 也有点这个意思,因此我以此为题,展开分析。文章只代表作者本人观点。 Serverless is like teenage sex 不知道大家有没有听过这样的话: Big data ...
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