通过对比不难看出,流处理引擎以及连接器部分均从之前的独立角色集成到了ksqlDB。除此之外,ksqlDB还通过物化视图提供了流处理过程中的查询功能。传统的流处理应用架构图。基于ksqlDB应用架构图。2.ksqlDB使用 点击“ksqlDB”按钮进入...
通过对比不难看出,流处理引擎以及连接器部分均从之前的独立角色集成到了KsqlDB。除此之外,KsqlDB还通过物化视图提供了流处理过程中的查询功能。传统的流处理应用架构图 基于KsqlDB应用的架构图 使用KsqlDB 在主页的左侧导航栏,单击 ...
找到调用加密参数部分的日志,查看发送的原始请求,在日志中可以看到调用的加密参数也处于加密状态,此时不难发现类似于密码等有安全要求的数据使用加密参数便达到了加密的效果。等待模板执行成功后,找到修改密码的实例,使用加密参数中预...
不难理解,覆盖索引查询性能更好,但是会浪费一定存储空间,影响一定写性能。非覆盖索引使用时,有时执行计划并不能默认命中索引,此时,用户需要加 索引Hint。应该使用local Index还是global Index?实现上,一个global index表对应着一个...
但是如果用户可以创建自己的函数,那就不难让规划器在 NOT LIKE 表达式之前先执行用户自定义函数。例如:CREATE FUNCTION tricky(text,text)RETURNS bool AS$BEGIN RAISE NOTICE '%>%',$1,$2;RETURN true;END;LANGUAGE plpgsql COST 0....
下图是鲜丰水果转型三个月之后的开发周期的统计图表,通过下面这个图表,我们不难看到,该试点团队在二月份交付的需求中,已经有85%的需求开发周期在13天以内,达到了我们预设的两个周的目标。另外通过这个图表,我们也能看到一些其他的...
因为他们使用了 Git 进行代码维护,对于 Linux 内核代码将近40000个文件来说,每个文件都做了 hash 来确保唯一性,因此很难在不引起注意情况下,更改旧的版本。虽然Git可以解决开源社区关心的 源码篡改 问题,却解决不了企业担心的 数据...
Redis是一个开源高性能的Key-Value存储系统,虽然Redis本身具备了非常高的可用性,但是在实际应用中也会随着系统业务的复杂性以及不合理的使用,而导致很多的问题。本文将讲述如何通过混沌工程来暴露可能存在的使用风险,提升缓存问题的...
原因在于MySQL的优化流程中,各个子步骤之间没有清晰的边界,而且深度递归的join ordering算法以及嵌入其中的 semi-join 优化策略选择等,都使得代码逻辑与结构更加复杂,很难在不大量侵入原生代码的前提下实现一体化优化,而一旦对社区...
和容灾流量规则共存时,兼容不冲突难 多套流量规则(业务流量隔离规则、同城多活比例规则、可用区内流量封闭规则、异地多活路由规则)共存的情况下,需考虑规则的优先级、互斥性和兼容性。场景实现方案分类 根据上述业务流量隔离适用场景和...
云原生内存数据库Tair 实例支持Lua相关命令,通过Lua脚本可高效地处理CAS(compare-and-set)命令,进一步提升 Tair 的性能,同时可以轻松实现以前较难实现或者不能高效实现的模式。本文介绍在 Tair 中使用Lua脚本的基本语法与使用规范。...
云数据库Redis实例支持Lua相关命令,通过Lua脚本可高效地处理CAS(compare-and-set)命令,进一步提升Redis的性能,同时可以轻松实现以前较难实现或者不能高效实现的模式。本文介绍通过Redis使用Lua脚本的基本语法与使用规范。注意事项 ...
说明 提示:形如[XXX,XXX,…]的数组,实际上是一种编程中的数据结构,它代表的是以英文逗号分隔开的多个数据的集合,一行数据有多列(列数不确定),因此在写入行的时候,需要使用这种数据结构来操作。比如向某一行写入[“标题1”,”标题2...
单计费项资源包模式存在难管理、覆盖不全、购买复杂等问题。重要 日志存储空间包、日志索引流量包和读写流量包仅支持日志数据(Logstore),不支持时序数据(MetricStore)。常见问题 购买资源包 如何选择资源包规格?为什么购买资源包后,...
随着集群规模扩大和频繁自动伸缩弹性,仅凭人工手动方式很难快速定位及发现问题,也很难追溯历史,基本不可能发现在长时间线上统计才能发现的异常。本文介绍如何通过节点弹性大盘上展示的Pod、Node详情及变化图表,快速排查定位问题。前提...
如果删除错误的表,将很难恢复。目录删除不是原子的。在删除表时,读取表的并发查询可能会失败或看到部分表。如果不需要更改表架构,则可以从Delta表中删除数据并插入新数据,或者更新表以修复不正确的值。如果要更改表架构,则可以atomic...
方案亮点:迁移后性能提升至少30倍、平均响应时间从几百毫秒下降到20ms 客户感言 之前自建集群表现很不稳定,也很难取到一个固定表现值进行量化,自从切换到云数据库Lindorm后稳定性大幅提高,性能提升至少30倍,而且仍有提升空间。...
运营需求 在运营的过程中,发现了如下的问题:获取用户难,投放一笔不小的广告费到营销渠道(网页、微信推送),收获了一些用户,但无法评判各渠道的效果。用户经常抱怨送货慢,但慢在什么环节,接单、配送还是加工,如何进行优化?用户...
机器资源逐年增加:如果不增加机器,很难应对双十一的巨大流量。流量调度诉求:流量调拨、灰度引流、蓝绿发布、AB Test 等新的诉求不容易满足。框架升级诉求:在基础框架准备完成后,对于新功能,如果用户的 API 层不升级,无法确定是否能...
然而这种方式虽然入门简单,但是维护极难,而且通用性不强,即使不断进行软件架构设计或者抽象重构,仍然需要不断地变换应用,这也是为何非关系型数据库回头拥抱数据库SQL优化器的原因。SQL优化器本质上是一种高度抽象化的数据接口的实现,...
例如:某索引列为A,值为A1、A2、A3、A4,所有值都不相同,数据很难被压缩,导致索引压缩率低。主键中某些值长度较长或多个列构成了复合主键。Q:为什么在监控页面发现有较长时间的RT(响应时间)产生,但在诊断与优化页面查询不到对应的...
与传统对比 传统人工质检的3大痛点:全量覆盖难(全量质检成本高,部分质检怕遗漏)、标准难统一(不同人理解不一样)、质检效果提升难(只能事后干预,不能事中提示)。随着企业质检的信息化,以及AI技术的发展与应用,上述的问题也逐渐被...
可集中管理运维权限,全程管控操作行为,实时还原运维场景,保障运维行为身份可鉴别、权限可管控、操作可审计,解决资产多难管理、运维职责权限不清晰以及运维事件难追溯等问题,助力企业满足等保合规需求。为什么选择堡垒机(基础版和企业...
运维安全中心(堡垒机)是阿里云提供的运维和安全审计管控平台,可集中管理运维权限,全程管控操作行为,实时还原运维场景,保障运维行为身份可鉴别、权限可管控、操作可审计,解决资产多难管理、运维职责权限不清晰以及运维事件难追溯等...
数据标准整合,统一灵活对接 同一数据不同描述,企业数据管理难、内容重复、结果不准确。如何制定统一的数据标准又不打破原有的系统架构,实现灵活对接上下游业务,是标准化管理的核心重点之一。数据价值最大化,企业利润最大化 在最大程度...
如果说付出了成本,但是看不到价值,就很难推下去。我们首先从KPI的激励机制上做了一个调整,要确保单元测试能通过,流程上也进行监督,不管你的覆盖率有多高,起码你现有的单元测试一定要通过,才能提到集成环境上去。另外,我们还采用...
说明 由于 K均值聚类 是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般不需要改。如果你的k值较大,则可以适当增大这个值。是 10[1,99999999]最大迭代次数 单次运行的k均值算法的最大...
由于这种不确定性,只在一个子选择中引用其他表更安全,不过这种语句通常很难写并且也比使用连接慢。在分区表的情况下,更新一行有可能导致它不再满足其所在分区的分区约束。此时,如果这个行满足分区树中某个其他分区的分区约束,那么这个...
运维安全中心(堡垒机)是阿里云提供的运维和安全审计管控平台,可集中管理运维权限,全程管控操作行为,实时还原运维场景,保障运维行为身份可鉴别、权限可管控、操作可审计,解决资产多难管理、运维职责权限不清晰以及运维事件难追溯等...
本数据库能够自动检测到死锁情况并且会通过中断其中一个事务从而允许其它事务完成来解决这个问题(具体哪个事务会被中断是很难预测的,而且也不应该依靠这样的预测)。要注意死锁也可能会作为行级锁的结果而发生(并且因此,它们即使在没有...
数据标准整合,统一灵活对接 同一数据不同描述,企业数据管理难、内容重复、结果不准确。如何制定统一的数据标准又不打破原有的系统架构,实现灵活对接上下游业务,是标准化管理的核心重点之一。数据价值最大化,企业利润最大化 在最大程度...
3)协作过程不透明,好的经验难复制 项目协作过程中缺少可视化的数据支撑,业务线各自发展,交付质量参差不齐。到最终总结时好的项目到底优秀在哪里?差的项目到底哪里出了问题?好的经验难以复制,坏的问题也无法二次避免。人力家提效成果...
这就导致了不同系统之间会进行数据迁移,同一份数据可能在不同源之间冗余,进而出现数据不一致的问题,以及特征难管理、模型难升级等困境。除此之外,数据工程师、算法工程师和开发工程师的人力成本也是当前数据驱动的智能决策应用难以大...
它提供智能基线功能,帮助您解决重要任务产出时间不可控、海量任务监控难等问题,保障任务产出的时效性。使用流程概览:参考文档:运维中心概述 子模块:数据质量 功能说明:数据质量针对数据研发的全链路,保障数据可用性。通过对数据质量...
它提供智能基线功能,帮助您解决重要任务产出时间不可控、海量任务监控难等问题,保障任务产出的时效性。周期任务基本运维操作 数据质量 数据质量针对数据研发的全链路,保障数据可用性。通过对数据质量规则的高效校验,以及与任务调度流程...
它提供智能基线功能,帮助您解决重要任务产出时间不可控、海量任务监控难等问题,保障任务产出的时效性。周期任务基本运维操作 数据质量 数据质量针对数据研发的全链路,保障数据可用性。通过对数据质量规则的高效校验,以及与任务调度流程...
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版本碎片化严重:由于升级成本高,但中间件还是会向前发展,久而久之,就会导致线上 SDK 版本各不统一、能力参差不齐,造成很难统一治理。中间件演进困难:由于版本碎片化严重,导致中间件向前演进过程中需要兼容各种老版本的逻辑,无法...
同时,为了让用户获得良好的数据展示体验,我们要求每一次数据计算的时间不能太长(通常不超过 10s),而对于一些大数据的读写请求,如果不使用并行计算能力,是很难达到这个要求的。然而大数据的并行查询不能拖垮系统中的高优先级的小请求...