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DBA 的效率加速器——CloudQuery v1.3.0 上线!

好久不见! 自 CloudQuery v1.2.1 发布至今,已有月余,在此期间我们收到了很多朋友对 CloudQuery 的反馈和建议,很多朋友表达了对 v1.3.0 的期待,非常感谢。 CloudQuery 新版本原计划 12 月 10 号上线,由于我们对 v1.3.0 提出了更多要求和更高标准,因此延迟到今天发布。 本次功能升级较多,请各位做好准备! 一、语句收藏功能 支持 SQL 语句收藏,支持对收藏语句的自定义命名。 可在收藏管理中查看执行语句、语句别名、更新时间和使用次数;支持针对语句或别名的搜索。 二、新增 PostgreSQL 数据源 1、支持 PostgreSQL 数据源 10 和 11 版本。 2、PostgreSQL 数据源菜单和结果集编辑功能 ① 数据源菜单功能包含:打开表、删除表、截断表、清空表、模式、视图、函数、转储 SQL 文件等。② 支持 PostgreSQL 数据源的结果集编辑与导出功能。 3、支持 PostgreSQL 数据源应用账号的授权管理和应用分析。 4、支持 PostgreSQL 数据源的终端连接。 三、新增达梦数据源 1、支持达梦数据源 7.6 版本和 8.0 版本。 2、支持达梦数据源菜单和结果集编辑功能。① 数据源菜单功能包含:打开表、删除表、截断表、清空表、模式、视图、函数、转储 SQL 文件等。② 支持达梦数据源的结果集编辑与导出功能。 3、支持达梦数据源的应用账号的授权管理和应用分析。 4、支持达梦数据源的终端连接功能。 四、权限管理功能全面升级 1、新增菜单权限管理功能,包含:添加连接、审计分析、系统设置。权责分明,没有获得授权的用户将无法在界面上看到相关按钮。 2、新增数据操作权限管理功能。可详细到具体数据库中某一表、视图,函数组、存储过程,并可对用户的指定操作进行授权,例如查看、DML、DDL 等,支持对指定数据库元素的权限约束。 3、新增权限集功能,管理员可以通过设置权限集,高效方便的授予或收回用户权限。 4、新增最小权限集功能,最小权限集是伴随连接而自动生成、伴随连接删除自动删除、具备最基本角色的最小公共权限。最小权限集可以帮助管理者快速赋予用户权限。 五、审计分析功能全新改版 1、支持对语句类型、执行结果等条件的审计过滤。 2、支持审计导出功能,可将审计明细数据导出为 Excel 表格。 3、支持 Top SQL 排行功能。可在应用分析中查看今日、七日、全部的 SQL 的执行次数排行,并可以查看 SQL 的模式,最近执行的时间,执行主机,平均耗时,总耗时以及执行次数。 4、支持慢 SQL 排行功能。可帮助管理员对平均耗时较长的 SQL 进行筛选,排查相关有问题的 SQL。 5、审计大屏功能。支持对今日、七日或全部数据进行审计分析,支持执行总数、错误语句数、活跃用户数、执行占比情况、以及用户的执行排行榜的展示。 6、支持 SQL 模式归并,可根据 SQL 特定类别进行归类。(未来将通过 SQL 模式归并增加更多功能) 7、支持数据库对象玉玦图展示功能,在这里将会看到今日常用表的读写次数。 8、支持审计部分单独部署——v1.3.0 支持把审计部分单独部署到另外一台服务器,减少单一服务器的压力 六、应用探针 应用详情展示功能,可以在该页面查看到该应用的名称、ID、创建人、DBA、部署节点的详细信息、以及当前的应用与探针状态等。 支持 SQL 抓取,给应用审计提供 SQL 语句,便于应用审计分析。 已支持 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 四类常用数据源的 SQL 抓取。(未来会不断增加) 支持 Java 应用心跳检测。 七、备份和恢复 1、备份功能:可对用户在 CloudQuery 上所产生的所有使用数据和用户数据进行备份,防止意外。 2、恢复功能:支持用户在 CloudQuery 的不同部署节点进行数据恢复,但目前仅限相同版本。 以上是 CloudQuery v1.3.0 的主要内容,还有更多小功能和新体验,等你去发现! CloudQuery v1.3.x todo list: 支持南大通用数据库 应用审计 SQL 模式覆盖(目前只有 MySQL&Oracle)后续将扩展至所有数据源 探针安装部署自动化 应用探针覆盖到更多的数据源 SQL 手动&自动提交 提交&撤销按钮 个人文件夹 最后,欢迎大家访问官网:http://cloudquery.club,在线体验或下载 CloudQuery v1.3.0 ,我们下次再见!

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5G+Wi-Fi 6加速万物互联

根据CAICT的预测,到2025年,5G将推动超过8万亿日元的新兴消费。基于5G的新基建正在如火如荼地进行。生态系统和产业链正在全面提速。SIMCom产品部总经理邓谦怀对此发表了自己的看法。 物联网在数字世界和现实世界之间架起了一座桥梁 邓先生认为,虽然4G改变了人们相互联系的方式,但5G将改变人们与事物的联系方式。未来物联网的数量将大幅增长。特别是蜂窝物联网将以每年25%的速度增长,预计到2025年,蜂窝物联网连接数将达到25亿。工业自动化、智能电网、智能家居、汽车等终端都需要联网。物联网将在数字世界和现实世界之间架起一座真正的桥梁。 SIMCom的全套产品线 随着2G和3G网络的退出,将形成以NB-IoT、4G和5G连接为主的蜂窝物联网世界。SIMCom为此部署了全方位的产品线,以满足不同级别的所有场景中的应用需求。 针对NB-IoT场景中低速率、宽覆盖、大容量连接、小数据的需求,SIMCom推出了基于高通、海思、MTK、展讯等平台的多个NB-IoT模块,让客户根据自己的业务形态选择最好的产品。 针对4G网络场景中要求低延迟、中速率的需求,SIMCom推出了LTECat.1模块(SIM7500CE、A7600X和A7670X)。 针对4G网络场景中需要中高速率的需求,SIMCom推出了LTECat.4模块(SIM7600X)、LTECat.6模块(SIM7906-M)、LTECat.12模块(SIM7912G-M2)、LTECat.20模块(SIM7920G-M2)等。 对于5G,SIMCom推出了SIM8200EA-M2、SIM8200G和SIM8300G-M2模块 目前,SIMCom产品线已支持全球超过2亿个智能设备连接。 Wi-Fi6和5G相辅相成并共存 邓先生还说,即将到来的万物互联时代需要多种通信技术的融合。为此,SIMCom推出了Wi-Fi6模块W80,该模块集成了MU-MIMO、OFDMA、TWT等创新通信技术。它可以快速部署以实现新的应用场景,并将有效地应用于智能家居、无线办公室、室内网络等场景。适用于企业、学校、别墅等室内场景。 5G网络更适合室外无缝广域公网覆盖,更适用于对漫游和延迟要求较高的场景。由于各自的技术特点,Wi-Fi6和5G将分别主导室内和室外场景。这两者在许多情况下是互补的。SIMCom5G模块SIM8200G和Wi-fi6模块形成了一个奇妙的5G+wifi6方案,提供了一个高速稳定的室内外网络解决方案。未来,Wi-Fi6和5G将互补共存。 目前,SIMCom有两个商用5G模块,即SIM8200EA-M2(M2封装)和SIM8200G(LGA封装)。两个模块均采用高通公司的SDX55平台,支持NSA和SA网络,可覆盖国内三大运营商以及全球多个国家和地区的3G/4G/5G频段。两个模块都有一组丰富的接口,包括USB3.1/PCIEGen3/RGMII和其他通信接口。可广泛应用于CPE、视频监控、工业网关、车载智能设备等领域。在5G市场推广方面,SIMCOM已与中国移动,中国电信和中国联通就5G终端达成战略合作。 5G-CPE带来便捷的高速网络接入 SIMCom5G模块已用于CPE解决方案。5GCPE终端集成了5G和Wi-Fi6等多种新一代无线技术,将5G信号转换为Wi-Fi信号。5G与Wi-Fi6的完美结合,让用户可以通过Wi-Fi将不同的终端连接到网络上,享受5G带来的高速网络服务,客户前提设备(CPE)不需要布线,只需要一张数据服务卡。这意味着,无论哪里有4G/5G信号,您都可以连接到5G网络进行互联网接入,并通过Wi-Fi6享受复杂场景下的室内连接。与以前的传统FTTX设备相比,它提高了用户的移动性和便利性,提供了一个很好的“最后一英里”网络解决方案。

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AnalyticDB for PostgreSQL 黑科技解析 - 列存储 Meta Scan 性能加速

作者:张晓博 2011年毕业于武汉理工大学,曾任职于人大金仓、北大方正信产研究院、百分点等公司,从事数据库内核开发工作,现在任职于阿里云数据库事业部,云化数据仓库服务 AnalyticDB for PostgreSQL 数据库内核开发技术专家。 1. 概述 AnalyticDB for PostgreSQL (原HybridDB for PostgreSQL,以下简称 ADB PG)是阿里云上的MPP数据仓库服务,其内核采用PostgreSQL引擎,基于开源数据库 Greenplum 改造,并在此基础上优化分析性能,其中列存储 metascan 就是提升数据库查询性能的一个关键特性。ADB PG支持列存储格式,具有较高的数据压缩能力,以及查询性能,但是当针对有较高过滤率的查询条件时,依然要做整列数据读取,或者建 B-Tree 索引,

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avalon-fsn 1.0.0 发布:轻松加速你的 Python 代码

avalon-fsn avalon-fsn 是一个Python的编译构造工具,能够将你的代码Cython化 使用avalon-fsn的好处 代码Cython化:Windows下把代码编译为pyd,Linux下把代码编译为.so,有效的保护源代码 获得性能提升:能够在不做任何代码级别优化的情况下,对Python代码进行性能提升 安装 pip install avalon-fsn 编译项目 avalon-fsn-build build_ext 编译完毕后,对应的文件会在./build/lib*底下 使用编译后的文件 avalon-fsn-release 执行此命令会把build目录下的编译文件替换到根目录下,仅在编译发布环境使用 ##配置文件 当有定制参数的时候,可以在项目根目录下新建配置文件avalon-fsn.json { "remove_models": [], "remove_files": [] } 配置名称 配置描述 remove_models 不参与编译的模块 remove_files 不参与编译的文件 性能对比 import time def run(): time_start = time.time() import sys def make_tree(depth): if not depth: return None, None depth -= 1 return make_tree(depth), make_tree(depth) def check_tree(node): (left, right) = node if not left: return 1 return 1 + check_tree(left) + check_tree(right) min_depth = 4 max_depth = max(min_depth + 2, 17) stretch_depth = max_depth + 1 print("stretch tree of depth %d\t check:" % stretch_depth, check_tree(make_tree(stretch_depth))) long_lived_tree = make_tree(max_depth) iterations = 2 ** max_depth for depth in range(min_depth, stretch_depth, 2): check = 0 for i in range(1, iterations + 1): check += check_tree(make_tree(depth)) print("%d\t trees of depth %d\t check:" % (iterations, depth), check) iterations //= 4 print("long lived tree of depth %d\t check:" % max_depth, check_tree(long_lived_tree)) time_end = time.time() print('time cost', time_end - time_start, 's') 纯Python stretch tree of depth 18 check: 524287 131072 trees of depth 4 check: 4063232 32768 trees of depth 6 check: 4161536 8192 trees of depth 8 check: 4186112 2048 trees of depth 10 check: 4192256 512 trees of depth 12 check: 4193792 128 trees of depth 14 check: 4194176 32 trees of depth 16 check: 4194272 long lived tree of depth 17 check: 262143 time cost 11.279994249343872 s Cython化 stretch tree of depth 18 check: 524287 131072 trees of depth 4 check: 4063232 32768 trees of depth 6 check: 4161536 8192 trees of depth 8 check: 4186112 2048 trees of depth 10 check: 4192256 512 trees of depth 12 check: 4193792 128 trees of depth 14 check: 4194176 32 trees of depth 16 check: 4194272 long lived tree of depth 17 check: 262143 time cost 1.9600331783294678 s 简单编译之后,性能直接就提升近6倍

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云原生时代,2个方案轻松加速百万级镜像

随着集群规模的扩大,您是否曾经因镜像分发问题而困扰过?根据不同的场景,我们利用不同的镜像分发方法: 基于 P2P 的 CNCF/Dragonfly (以下称为“蜻蜓”)分发是缓解镜像中心带宽和减少分发时间的最直接方式。 CNCF/containerd 中的远程文件系统快照程序直接远程存储镜像,使容器引擎通过网络读取镜像内容,几乎不需要时间分发。 你会发现第二种方式依赖于网络稳定性。本文将总结如何根据镜像内容读请求动态加载从远程到本地存储的镜像作为权衡,以及如何选择适合镜像分布的方式。 背景介绍 在业务很小的时候,可以单台机器部署单个容器;但当业务量大了,并且分为多个应用时,就需要将多个应用部署在同一台机器上;此时多个应用的依赖是一个比较难解决的问题。且多个应用同时运行,相互之间也有所干扰。一开始,可以使用虚拟机的方式来实现,这样每个应用一

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Linux实战Docker容器安装MongoDB,阿里Docker镜像仓库加速

Docker是最流行的开源容器工具,互联网公司大规模集群部署和运维的利器,思想起源于Linux系统的Container思想。本文我们会使用Docker实战MongoDB数据库。 Docker 提供了两个版本:社区版 (CE) 和企业版 (EE)。Docker 社区版 (CE) 是开发人员和小型团队开始使用 Docker 并尝试使用基于容器的应用的理想之选。Docker CE 有两个更新渠道,即 stable 和 edge:Stable 每个季度提供可靠更新;Edge 每个月提供新功能更新。一般我们选择stable可以了,本文实战选择也是。在2016年10月13日,杭州·云栖大会上,Docker与阿里云宣布达成战略合作,Docker的中国镜像仓库由阿里巴巴提供,国内开发者可以免费使用。今天我们的演示也使用阿里云Docker仓库。我们选

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Spark读写OSS并使用OSS Select来加速查询

Spark读写OSS 基于这篇文章搭建的CDH6以及配置,我们来使Spark能够读写OSS(其他版本的Spark都是类似的做法,不再赘述)。 由于默认Spark并没有将OSS的支持包放到它的CLASSPATH里面,所以我们需要执行如下命令下面的步骤需要在所有的CDH节点执行 进入到$CDH_HOME/lib/spark目录, 执行如下命令 [root@cdh-master spark]# cd jars/ [root@cdh-master jars]# ln -s ../../../jars/hadoop-aliyun-3.0.0-cdh6.0.1.jar hadoop-aliyun.jar [root@cdh-master jars]# ln -s ../../../jars/aliyun-sdk-oss-2.8.3.jar aliyu

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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