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为万物智联而生,阿里云发布时序数据库TSDB

在物联网场景中,每时每刻有大量的时间序列数据(简称时序数据)产生,如何将这些数据进行实时灵活的分析成为不可或缺的一环。 10月10日,阿里云发布了时序数据库TSDB,用户无需开发代码,就可以完成数据的查询和分析,可帮助企业从任意维度挖掘时序数据的价值。 通常情况下,时序业务数据监测点较多,并发度超过百万,并且实时性要求高,进行多维属性组合分析难度因此大幅提升。如果使用传统关系数据库存储监控指标数据,写入和分析效率低,存储成本很高;而使用开源的OpenTSDB来搭建时序集群,不仅运维成本高,稳定性也难以得到保证。 TSDB针对时序数据进行存储结构的优化,同时通过批量内存压缩降低单记录的数据大小,写入效率相比较关系数据库提升百倍以上,存储成本降低90%;同时,TSDB具备时序洞察能力,可实现交互式可视化数据分析,帮助企业实时掌握数据变化过程

阿里巴巴冯嘉:分布式消息系统的现状、挑战与未来

本文整理自冯嘉在开发者生态峰会的分享,通过此文,希望帮助大家了解: 对于分布式消息系统,传统的消息系统以及Messaging生态面临的挑战; 结合阿里巴巴自身的开源实践,提供如何应对以上挑战的参考答案; OpenMessaging生态现状和未来的发展方向。 冯嘉:Apache RocketMQ 创始人,Linux OpenMessaging 创始人,阿里巴巴 Messaging 技术负责人。 消息系统的业界挑战 第一,开源软件给传统闭源软件带来的冲击。早期的消息系统是闭源的,但随着开源生态的发展,出现越来越多的的开源消息系统,使得用户在面临消息系统选型的时候有了更多的选择,这对传统的Messaging厂商来说是个非常大的挑战。 第二,互操作性成本越来越高。消息系统正面临越来越多的上下游生态。例如,部门和部门之间选择了不同的技术栈,这个部门选择了

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