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基于数据流的异常检测:Robust Random Cut Forest

一、解决的问题 数据是实时产生的,对数据进行批处理所花费的成本太高了,数据产生的价值被低估 在高维数据下,如何能发现异常的维度? If my time-series data with 30 features yields...

算法 机器学习 数据流 stream 异常检测

TableStore数据模型 - WideColumn和Timeline

前言 TableStore是阿里云自研的一款分布式NoSQL数据库,提到NoSQL数据库,现在对很多应用研发来说都已经不再陌生。当前很多应用系统底层不会再仅仅依赖于关系型数据库,而是会根据不同的业务场景,来选型使用不同类型的数据库,例...

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如何将DynamoDB的数据增量迁移到表格存储

AWS 的 Amazon DynamoDB 和阿里云的表格存储 TableStore 都是完全托管的NoSQL数据库服务,提供快速的、可预期的性能,并且可以实现无缝扩展。本篇文章介绍了如何使用 Lambda 将 DynamoDB 的数据增量...

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使用函数计算对表格存储中数据做简单清洗

表格存储的增量数据流功能能够使用户使用API获取Table Store表中增量数据,并可以进行增量数据流的实时增量分析、数据增量同步等。通过创建Table Store触发器,能够实现Table Store Stream和函数计算的自动对接,...

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TableStore+OSS:物联网数据的备份系统实践

: TableStore是阿里云自研专业级分布式NoSQL数据库,OSS是阿里云的对象存储服务,本篇文章会介绍如何同步TableStore中的数据到OSS中,以便对冷数据做更长久时间的低成本存储。

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表格存储如何实现跨区域的容灾

本文首先会介绍容灾的一些背景和相关场景,以及实现数据库容灾的两个重要能力,即数据同步和切换。然后介绍表格存储如何实现相应的功能,以及我们如何把相应的功能服务化,让用户能够方便而灵活的搭建容灾场景,给业务提供更高级别的可用性保障,或者是通过异...

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表格存储(TableStore)新功能Stream应用场景介绍

上面一篇我们介绍了表格存储新功能Stream, 下面我们展开说一些场景,看看有了Stream后,哪些我们常见的应用场景可以更高效的设计和实现。 直播用户行为分析和存储 场景描述 现在视频直播非常火热,假如我们使用TableStore记...

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表格存储(TableStore)新功能Stream初探

阿里云自研PB级nosql数据库TableStore近期发布了新功能Stream,也就是增量通道,可以让用户实时的获取数据库中的增删改操作。很多使用TableStore的用户会定期把数据导入各类计算平台做数据的离线分析,以前的做法是使用DA...

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如何高效存储海量GPS数据

GPS数据使用越来越广,但如何高性能存储海量GPS数据仍然具有挑战,本文会介绍一种非常适合存储GPS数据的存储系统:阿里云NoSQL数据库TableStore,同时会介绍多个不同场景的技术方案。

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日志服务(原SLS)新功能发布(3)--多实例协同消费库(loghub client library)

loghub client library是对LogHub消费者提供的高级模式,解决多个消费者同时消费logstore时自动分配shard问题。 例如在storm、spark场景中多个消费者情况下,自动处理shard的负载均衡,消费者fa...

storm 日志服务 SLS 负载均衡 spark stream

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