Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出, 根据维基百科的定义,Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时,同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据,通过流处理提供低延迟的数据,从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
作者:Daniel Berman 译者:海松 原标题:Logging in a Serverless Architecture 无服务器架构中的日志处理会遇到诸多挑战,让我们就此作一番探究,同时也了解 ELK Stack(使用 Kinesis Firehose)是如何解决这些问题的。 在我们以前的文章中,有一篇内容是关于 NASA 同一艘飞船进行通讯联系的,那艘飞船被派往火星,主要任务是研究和探测火星的气候、大气以及行星表面。最后,NASA 宣布与那艘火星气候探测飞船失去联系,而在此前的24 小时中,NAS
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据,以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能,可以经济高效地处理任意规模的流数据,同时具有很高的灵活性,让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis,您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据,也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis,您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应,无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
作为程序员,我们写的大多数商业项目,往往都需要用到大量的数据。计算机的内存,可以实现数据的快速存储和访问。
大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑,以保证网站应用的平稳运行。
从智能单品到全屋智能,随着消费者对生活品质追求的提升,智能化产品逐渐走入大众家庭,从而推动智能家居市场蓬勃发展。从 2017 年开始,智能家居设备已经应用于日常生活各项任务。2017 年其市场规模约为 4.3 亿美元。据 IDC 预测,智能家居市场年复合增长率为 18.5%,2022 年智能家居设备销售额将达到 9.4 亿美元。面对潜力无限的智能家居市场,各企业纷纷发力,然而由于智能家居产品多涉及音视频技术,自行开发往往门槛过高。如何轻松构建具有实时计算机视觉功能的应用程序?亚马逊云科技 Tech Talk
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
本周 AWS 发生了更大的中断,当然媒体报道再次大肆报道。例如,“亚马逊网络服务中断使企业陷入困境”,华盛顿邮报的标题,仅举一个例子。
设备影子服务使用MQTT话题,便于应用和设备之间的通信,下面是相关的MQTT QoS 1话题:
osquery是一个安全开源工具,它采用操作系统并将其转换为一个巨大的数据库,使用可以使用类似SQL的语句进行查询的表。通过这些查询,您可以监控文件完整性,检查防火墙的状态和配置,执行目标服务器的安全审核等。
上图很好的展示了我们在Storyblocks的架构。如果你是一个新手工程师,可能会觉得这个架构非常复杂。在我们深入研究每个组件的细节之前,首先应该对它们有个大概的了解。
https://github.com/apache/hudi/pull/10949
在对比 Kafka 和 Kinesis 和之前,我们需要对 Kinesis 有所了解。
随着 Lakehouse 的日益普及,人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚:Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
2014 年我们发布了 Lambda 服务,掀起了 Serverless 革命。现在越来越多的人谈论 Serverless 的未来。事实上,我们自己构建的应用程序中有一半以上是基于 Lambda 的,Serverless 能够最大限度地利用云计算的价值。现在,越来越多的客户正在决定采用 Serverless。这里,我们不只是在谈论 Lambda、API Gateway、Step Functions 或 EventBridge 等 Serverless 服务,而是如何使用 Serverless 实现快速原型设计、成本可控、高可用、自动扩展以及高效运维,这些都是用户在选择初始应用架构时需要考虑的关键设计因素。
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景,基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战,如:
随着物联网设备的激增,企业需要一种解决方案来收集、存储和分析其设备的数据。Amazon Web Services提供了一些有用的工具,可为IoT设备设计强大的数据管道。
最近在熟悉公司内部的埋点采集,发现数据架构最后是存放到apache pinot库的,因为之前从来没见过,所以有了本文的学习文档。
随着云计算技术的进步,软件系统的架构方式也因此发生着一些变化,其中Serverless架构就是这里的一个典型的例子。 (图片来自:http://t.cn/RadEFqr) 什么是Serverless架
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
审计日志系统有很多应用场景,而不仅仅是存储用于审计目的的数据。除了合规性和安全性的目的之外,它还能够被市场营销团队使用,以便于锁定目标用户,也可以用来生成重要的告警。
Elastic 可观测解决方案里面一些最常用的集成插件在最新版本里面默认使用更加经济高效的时间序列索引来存储指标数据。Kubernetes、Nginx、System、AWS、Azure、RabbitMQ、Redis 和更多的常用 Elastic 可观测集成插件开始支持时间序列数据流 (TSDS)。
但以上的几个方法都需要关注服务器的存储和计算资源,以便随时调整以满足更高的性能,并且高并发的请求也是分时段的,配置了更高性能的服务器在访问量变低的时候也是资源浪费。
我们正处于前所未有的行业混乱的时代,这是由技术发展过快导致的,特别是在物联网领域。物联网有助于将行业转变为数据驱动的范例,开辟了巨大的机遇。一些公司正通过技术革命转换业务,而物联网的快速应用正是收到他们的支持; 制造商正在提供低成本的高端设备和物联网平台,以实现设备集成和管理。
(译者补充:随着每个云提供商都提供了数十种数据服务,为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要,更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。)
在使用任何消息中间件的过程中,难免会出现某条消息异常丢失的情况。对于 RabbitMQ 而言,可能是因为生产者或消费者与RabbitMQ 断开了连接,而它们与 RabbitMQ 又采用了不同的确认机制;也有可能是因为交换器与队列之间不同的转发策略;甚至是交换器并没有与任何队列进行绑定,生产者又不感知或者没有采取相应的措施;另外 RabbitMQ 本身的集群策略也可能导致消息的丢失。这个时候就需要有一个较好的机制跟踪记录消息的投递过程,以此协助开发和运维人员进行问题的定位。
本文介绍了PaaS云服务在实际业务中的应用,并分析了PaaS云服务的优点和缺点。作者认为PaaS云服务具有高度灵活性、可扩展性、成本效益和高效性等优点,但同时也存在一些缺点,如技术难度高、实施复杂、依赖第三方服务、需要投入较多资源等。在实际应用中,PaaS云服务需要根据业务需求和场景,选择合适的架构和技术方案,并注意维护、监控和优化云服务。
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析:
Club Factory由中国公司嘉云数据于2016年创建,是一家时尚、美容和生活方式的电子商务商店,总部位于浙江杭州。其产品有三个特点:非品牌、时尚和低价。为此,Club Factory整合了上百万供应商,无需提前备货。在Club Factory诞生前,嘉云数据的主打产品为爆款易,这是一个SaaS数据智能平台,帮助供应商根据工厂和库存数据做出决策。
数据是每项技术业务的支柱,作为一个健康医疗技术平台,Halodoc 更是如此,用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互:
“Less is more”是路德维希·密斯·凡德罗在建筑领域提出的观点,近些年来,这一观点不断被用于生活中的其他领域。在软件开发世界中,也有对“Less is more”这一观点的架构理念,这就是如今逐渐盛行的“Serverless 架构”。
本文介绍了 SmartNews 利用 Flink 加速 Hive 日表的生产,将 Flink 无缝地集成到以 Airflow 和 Hive 为主的批处理系统的实践。详细介绍我们遇到的技术挑战和应对方案,以供社区分享。 项目背景 SmartNews 在过去 9 年的时间,基于 Airflow, Hive, S3, EMR 等技术栈构建了大量的数据集。随着数据量的增长,这些离线表的处理时间在逐渐拉长。另外,随着业务方迭代节奏的加快,对表的实时性也提出了更高的要求。因此,SmartNews 内部发起了 Speed
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用,传统的数据仓库模式,在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖,是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统,已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析,可以加速从数据到价值的过程,打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件,同时数据治理是一个持续性过程,也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合,落地场景将不断创新,数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
基础服务架构 本篇内容主要讨论的是 Serverless架构与其事件规范的基础原则。 首先,我们先来了解下在 HTTP/Web 场景下我们的典型的WEB场景是怎样的: 基础架构 这里,我们不难看出典型的Web场景其实是由三大块内容,客户端,服务器,数据库组成。客户端在服务器侧通过类型apache,nginx等代理服务器来请求数据,代理服务器又通过数据库来写入或拉取数据资料。这个很简单,也是我们最常用的Web场景。 这里面服务器中可能涉及路由规则,鉴权逻辑以及其他各类复杂的业务代码,同时,开发团队要付出
Flink 中的每个函数和操作符都可以是有状态的(请参阅使用状态了解详细信息)。有状态函数在处理单个元素/事件时存储数据。
Serverless架构以其对传统开发模式的颠覆性变革,已成为现代云计算领域的重要趋势。本文旨在深入剖析Serverless的核心原理、实践应用,辅以丰富的代码示例,为读者展示其在实际项目中的运用细节。我们还将探讨Serverless架构的前沿发展、行业案例,以及面临的挑战,最后以笔者的视角分享对未来趋势的看法与评价。
在研究 Flink CDC 时,其中涉及了 Debezium,便决定研究一下 Debezium。这篇文章简单介绍了 Debezium 是什么,以及它的架构和特性。后续文章中会后续介绍其功能特性以及如何使用。
随着实时数据的日渐普及,企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一,不同于要求用户构造物理执行计划的API,Structured Streaming是一个基于静态关系查询(使用SQL或DataFrames表示)的完全自动递增的声明性API。 第二,Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用,将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现,在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍,是Apacha Kafka 的90倍,这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性,如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用,其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
Flink 1.5.0 是 1.x.y 系列的第六个主要版本。与往常一样,它兼容之前 1.x.y 版本中使用 @Public 注解标注过的 API。
本文包括七个小节:1、什么是数据湖;2、数据湖的基本特征;3、数据湖基本架构;4、各厂商的数据湖解决方案;5、典型的数据湖应用场景;6、数据湖建设的基本过程;7、总结。受限于个人水平,谬误在所难免,欢迎同学们一起探讨,批评指正,不吝赐教。
一旦使用 MySQL 的复制功能,就很大可能会碰到主备切换的情况。也许是为了迭代升级服务器,或者是主库出现问题时,将一台备库转换成主库,或者只是希望重新分配容量。不过出于什么原因,都需要将新主库的信息告诉其它备库。
在上一则教程中,我们引入了智能指针的相关概念,并详细地说明了智能指针的用法,而且我们也对智能指针进行了一些完善,使其更加具备普适性,在前一则教程中,我们也提到了说虽然已经完善了很多,但是仍然存在着问题,这个问题是什么呢?我们本节教程将着重叙述这个内容。在阅读本则教程之前需要阅读上一则教程:适合具备 C 语言基础的 C++ 教程(十三)
本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭,将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。
Raft是分布式环境下的一致性算法,它通过少数服从多数的选举来维持集群内数据的一致性。它与RBFT算法名称有点像,然而Raft算法里不能存在拜占庭节点,而RBFT则能容忍BFT节点的存在。Raft非常类似于paxos协议(参见我的这篇文章《paxos算法如何容错的–讲述五虎将的实践》),然而它比paxos协议好理解许多(因为paxos协议难以具体实现,所以zookeeper参考paxos实现了它自己的Zab算法)。同样,Raft有一个用GO语言实现的etcd服务,它的功能与Zookeeper相同,在容器操作系统CoreOS作为核心组件被使用。
| 导语 在大家的工作当中,是否碰到大量的插入、更新请求同时到达数据库,这会导致行或表被锁住,最后会因为请求堆积过多而触发“连接数过多的异常”(Too Many Connections)错误,遇到这样的清况?你又是如何处理?
本发明涉及RPC(Remote Procedure Call Protocol,远程过程调用协议,通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议)接口测试领域,具体涉及一种RPC接口测试方法及系统。
AI 前线导读:2018 年接近尾声,AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章,希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点,作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析,并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比,同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
上篇文章提过的Basic Paxos 存在活锁问题,两个提案节点互不相让地提出自己的提案,抢占同一个值的修改权限,导致整个系统在持续性地“反复横跳”,从外部看就像是被锁住了。
Ozone 是 Hadoop 的分布式对象存储系统,具有易扩展和冗余存储的特点。Ozone 不仅能存储数十亿个不同大小的对象,还支持在容器化环境(比如 Kubernetes)中运行。Apache Spark、Hive 和 YARN 等应用无需任何修改即可使用 Ozone。Ozone 提供了 Java API、S3 接口和命令行接口,极大地方便了 Ozone 在不同应用场景下的使用。
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