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用户洞察的秘密武器:ARMS前端监控功能正式上线!

近日,阿里中间件(Aliware)旗下的业务实时监控产品(ARMS)推出了前端监控服务。该技术通过对网站页面上动态数据的采集监测和实时反馈,可帮助企业更高效地进行运营决策。

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Aliware打造史上最强时序数据库,HiTSDB每秒写入时序数据达1000万!

近日,Aliware对外正式发布HiTSDB高性能时序数据库。HiTSDB引入了高效压缩算法,能够将每个数据点的平均内存开销压缩到2字节以下,并且支持最高每秒1000 万的时序数据点写入,同时可以通过“预降精度”的方式,将业务精度的数据在入库的过程中计算完成,提升查询的效率。

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PTS铂金版横空出世!想做双11?简单!

无限接近真实流量的全链路压测,具备超高并发能力,多维动态支持压测场景下的多变环境,1分钟即可设置简单压测场景……这个神奇的压测“黑科技”就是PTS铂金版!

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Dubbo 的商业化解决方案

在云环境中,应用发布与管理会变得十分复杂。本地开发完成的应用需要登录到每一台服务器进行发布和部署;后续还会有应用的重启,扩容等。服务器的不断增加对于运维人员将是一个极大的挑战。同时,当应用开发完毕部署到生产环境之后,通常需要对应用运行状态进行一些监控,比如 CPU 使用率、机器负载、内存使用率和网路流量等。

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消息队列(MQ)重磅推出MQTT移动物联套件

近期,消息队列(MQ)推出顺序消息消息、MQTT移动物联套件、Kafka企业级消息服务。下述内容将解析消息队列(MQ)顺序消息、车联网、Kafka企业级消息服务的应用场景。

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面向万物互联的时序数据库HiTSDB

HiTSDB (High-performance Time Series Database) 是阿里巴巴自主研发的面向物联网及相关领域的高性能时间序列数据库产品,物联网场景下数以百万的设备上千万级数据采集点每秒都在产生时序数据,这些海量时序数据是企业最宝贵的财富,能够帮助企业实时关注数据业务趋势,进行决策分析,监控设备性能和运行情况,帮助企业创造价值;但是业务高并发写入压力,海量数据存储成本,以及低效查询分析能力让传统数据库成为了制约业务发展的羁绊。

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构建闭环式的研发运维体系----云效&EDAS DevOps

为了能够更好地支撑业务的创新,如何塑造企业的共享业务中台,如何支撑互联网架构下研发工程效率的提升,将会是企业遇到的核心挑战。面对这些挑战,阿里巴巴旗下一站式研发提效平台云效和阿里巴巴集团中间件EDAS联合推出了一整套研发平台支撑解决方案,步实现DevOps闭环的关键一步。

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以应用为中心的微服务PaaS平台---企业级分布式应用服务 EDAS

本文主要从高速增长的阿里业务开始谈起,讲述当年面对的业务场景和背景,碰到了什么样的技术挑战,且用什么样的思路去解决它。

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企业IT架构转型是大势所趋

经过多年实战和不断创新,阿里巴巴逐渐形成了今天自己的核心系统架构。这不是单一的产品,是很多包括中间件等在内的产品沉淀和体系化的结果。做架构不能考虑当前的一件事情,要从业务持续发展来思考。

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互联网架构正逐渐成为企业IT发展刚需

“以前,我们的能源是水电煤,而现在,数据成为人类自己创造的新能源、新资源。”马云关于数据已经成为新能源的一番论调,引发了全行业对大数据背后价值蓝海的思考。 不可否认,数据正呈几何指数倍增长,但始终存在一种观点认为大数据并没有给企业带来什么大的变化,而阿里云中间件产品总监赵杰辉认为,要解决这个问题,传统企业IT架构必须为互联网架构让位。

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RocketMQ 迈入50万TPS消息俱乐部

前言 消息团队一直致力于RocketMQ的性能优化,双十一前进行了低延时(毛刺)优化,保障了双十一万亿消息的流转如丝般顺滑,在2016年双十一种,MetaQ以接近万亿的消息总量支撑着全集团数千个应用,在系统解耦、削峰填谷、数据库同步、位点回滚消费等多种业务场景中,MetaQ都有精彩、稳定的表现。

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破解世界性技术难题! GTS让分布式事务简单高效

分布式系统架构中,分布式事务是一个绕不过去的挑战。什么是分布式事务?简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败。

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万亿级数据洪峰下的分布式消息引擎

通过简单回顾阿里中间件(Aliware)消息引擎的发展史,本文开篇于双11消息引擎面临的低延迟挑战,通过经典的应用场景阐述可能会面临的问题 - 响应慢,雪崩,用户体验差,继而交易下跌。为了应对这些不可控的洪峰数据,中间件团队通过大量研究和实践,推出了低延迟高可用解决方案,在分布式存储领域具有一定的普适性。

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应运而生! 双11当天处理数据5PB—HiStore助力打造全球最大列存储数据库

阿里巴巴电商平台历史数据存储与查询相关业务, 大量采用基于列存储技术的HiStore数据库,双11当天HiStore引擎处理数据记录超过6万亿条、原始存储数据量超过5PB。从单日数据处理量上看,该系统已成为全球最大列存储数据库。

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应运而生! 双11当天处理数据5PB—HiStore助力打造全球最大列存储数据库

阿里巴巴电商业务中历史数据存储与查询相关业务, 大量采用基于列存储技术的HiStore数据库,双11当天HiStore引擎处理数据记录超过6万亿条、原始存储数据量超过5PB。从单日数据处理量上看,该系统已成为全球最大列存储数据库。

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RocketMQ的前世今生

阿里巴巴消息中间件起源于2001年的五彩石项目,Notify在这期间应运而生,用于交易核心消息的流转。 至2010年,B2B开始大规模使用ActiveMQ作为消息内核,随着阿里业务的快速发展,急需一款支持顺序消息,拥有海量消息堆积能力的消息中间件,MetaQ 1.0在2011年诞生。 到

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Aliware MQ在移动端/物联网领域应用

在互联网高速发展的今天,对网络的接入已经不局限于桌面端的应用,更多的是移动端,网页端等场景。这些亿万级的设备和终端大多通过WiFi,4G等通讯媒介接入互联网,而这些海量设备终端之间如何实现相互通信是一个问题。在这个问题中消息服务是一个不可或缺的环节,通过消息系统可以很好的解决设备之间的信息互通问题,

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Alibaba RocketMQ捐赠给Apache那些鲜为人知的故事

今年的双十一对阿里巴巴中间件消息团队来说,注定是个不平凡的日子。在这一天,稳定性小组重点攻克的低延迟存储解决方案成功地经受住了大考。整个大促期间,99.996%的延迟落在了10ms以内,极个别由于GC引发的停顿在50ms以内,对于读写比例几乎均衡的分布式消息引擎来说,这一结果无不令人兴奋。甚至可以毫

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十分钟入门RocketMQ

本文首先引出消息中间件通常需要解决哪些问题,在解决这些问题当中会遇到什么困难,Apache RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中间件否可以解决,规范中如何定义这些问题。然后本文将介绍RocketMQ的架构设计,以期让读者快速了解RocketMQ。

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