基于云上分布式NoSQL的海量气象数据存储和查询方案
气象数据是一类典型的大数据，具有数据量大、时效性高、数据种类丰富等特点，每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模，且在爆发性增长。如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题，本文针对气象领域中海量模式数据的存储和查询问题，分别介绍了传统方案和采用表格存储(TableStore)的方案，并对方案优缺点进行了一些总结。
SLS机器学习介绍（01）：时序统计建模
时序数据是业务监控中最多方法，双十一大盘、业务监控系统、系统性能平台等都可以看到他的身影。为了更好的在日志服务平台中，针对时序数据进行进行较好的分析和交互，本团队针对单时序数据数据的各种场景，开发了相应的时序数据处理算法，可直接嵌入在标准的MySQL语法中使用，降低了用户对这类算法的使用难度，提供更好的服务。