XXL-JOB 是一个开源的分布式任务调度平台,开箱即用、简单易上手,得到了很多开发者的喜爱。和其他中间件开源项目一样,当开发者把开源项目部署到公共云,应用到企业级场景中时,就会在稳定性、性能、安全、其他云产品间集成体验上提出更高的要求。基于此背景,阿里云微服务引擎 MSE 基于自研的分布式任务调度平台 SchedulerX,通过兼容 XXL-JOB 客户端的通信协议,在开源 XXL-JOB 版本的基础上,提升了稳定性、安全、性能、可观测等能力,满足企业客户的需求。此外,为方便测试,提供了一个月 400 元额度的免费试用和预付费首购 5 折、续费 6.5 折起的优惠。
在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中,我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性,同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力,加强整体、完善的网络安全可观测建设,才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信,在攻克这些网络安全难题之后,AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。
本文将从使用的角度出发,来更详细的展示一下流存储的场景,看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景,提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例,来帮助大家了解流存储的用法。
业务体量增大后,日益凸显的架构稳定性问题该如何解决?满帮集团选择了上阿里云,采用阿里云 MSE Nacos,MSE ZooKeeper 产品替换原先的 Eureka 和 Zookeeper 集群,做到了低成本快速的架构升级,以及上云期间业务流量的无损平滑迁移。
讲述消息系统在现代化演进中软硬一体化,百万队列,分级存储等诸多竞争力特性的诞生和落地效果。探讨业界领先的 Shared-Log 存储计算分离,FFM与协程,RDMA 传输,列式存储等技术,将消息向流的领域延伸。
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享,讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势,包括它在性能上超越 Filebeat 的能力,并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器,在 2.0 版本中,全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理,介绍了如何编写 SPL 语句,从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式,帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。