在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中,我们将基于OSS存储服务,推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上,您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来,归档至更低成本的OSS中,形成一张归档表;归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询,满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表,也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。
Serverless 架构下,虽然我们更多精力是关注我们的业务代码,但是实际上对于一些配置和成本也是需要进行关注的,并且在必要的时候,还需要根据配置与成本进行对我们的 Serverless 应用进行配置优化和代码优化。
PostgreSQL数据库目前被广泛应用于企业的在线业务,这款数据库以其高度的稳定性和完善的产品能力被业界高度赞誉和广泛接受。 本文介绍了两款PostgreSQL引擎的数据库是如何完成一套标准的数据链路同步,开发并让企业可以同时享受PostgreSQL在OLTP & OLAP的场景下的全面能力。
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任...
提起CDN,大家想到的字眼可能是缓存、转发、调度,用来提升终端用户体验、保护源站IP、降低源站流量风险,同时可以将源站的应用功能卸载到边缘,进一步释放边缘算力满足业务需求。DCDN脱胎于CDN,面向动态元素,通过智能路由、协议优化、压缩传输等手段,将转发场景的性能提到极限,广泛应用于电商、游戏、政企等行业。在互联网蓬勃发展,传统企业寻求数字化转型机会的今天,DCDN作为流量的入口,搭配灵活易扩展的“高级条件”及“EdgeScript”,可以通过流量转发这一技术手段,实现客户上云的“安全灰度”。
本文将AI项目与Serverless架构进行结合,在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
在数据时代,过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群,所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库,其面对的数据可能从TB到GB字节不等,同时又要支持TP和AP Workload,要是在计算过程中内存使用不当,不仅会造成TP和AP相互影响,严重拖慢响应时间,甚至会出现内存雪崩、OOM问题,导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵,所以PolarDB-X 代价模型中,一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN,DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处,当查询性能低的时候,无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此,所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析,这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
如果用户发现活跃连接数、cpu 使用率等指标处于高位, 同时慢SQL日志中发现大量记录, 分析得出是大量慢 SQL占用了数据库资源,而且这些慢SQL已经影响到整体核心业务的稳定运行,此时我们需要对其进行限流。
越来越多的企业在数字化转型和上云进程中选择混合云的形态(云+自建IDC或云+其他厂商云)来进行容灾建设,一方面不会过度依赖单一云厂商,另一方面还能充分利用已有的线下IDC资源。MSHA云原生多活容灾解决方案,支持混合云多活容灾产品能力。本文会通过一个业务Demo案例,介绍混合云容灾建设的难点,以及如何基于MSHA来快速搭建应用双活架构并具备分钟级业务恢复能力。