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引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 .Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最重要的落地场景。 异步解耦:同步调用转换成异步消息通知,实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景,在商品交易时,在

作者:mo 引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最重要的落地场景。 异步解耦:同步调用转换成异步消息通知,实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景,在商品

作者:beck 毕业超过十年了,感慨岁月无情。做了若干年后台开发(之前做电信领域),大致说一下常见的开发心得和调试手段。使用互联网这么多年,收获的很多,总结的很少。本着互联网精神,希望可以帮到互联网另一端的你。由于本人是做 C 语言的开发,陈述的经验也是 C 常用的调试手段。 调试很麻烦,困扰着无数

导语: ​ 随着ELK方案在开源日志分析领域越来越流行,各种业务场景也给ELK方案带来了越来越多的挑战。本文将回顾一次真实客户案例,从使用姿势上,提供一些大集群、多日志主题场景下的集群优化思路。 一、ELK不香了? 我们客户的ELK已作为其日志分析平台的方案,服役了多年。随着新服务上线、业务增长,集

导语 日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环,同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。如何降低日志接入和后续运维成本,腾讯云大数据ES告诉你答案。 日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环,同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。本文将从日志的生命周期开

在海量数据的背景下,数据的写入、存储、分析、搜索都会遇到不小的挑战(存储成本大,写入查询慢等),Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索的首选。随着数据规模的海量增长,降本增效的诉求也越来越高。本次分享将解析腾讯云全新技术栈下的系统架构,基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO

一 背景 Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索场景的开源首选方案。随着数据规模的海量增长,数据的写入、存储、分析、搜索、排序等场景都会遇到非常大的挑战(存储成本大、写入查询慢等),同时客户降本增效的诉求也越来越高。本文主要解析基于腾讯云ES构建低成本、高性能、高可用日志平台所利用的

实时计算背景 1、数据格局巨变,实时计算应运而生 进入大数据时代,数据量呈爆炸式增长,传统批处理计算模式难以满足日益增长的实时性需求。数据实时化已经成为数字经济时代的必然趋势。实时计算作为一种能够持续处理数据流的技术,能够以毫秒级延迟提供计算结果,为实时分析、风控、推荐等应用场景提供强有力的支持。

作者:zhengweiwu 很多应用都属于数据密集型应用,而非计算密集型;对于这类应用,CPU往往不是第一限制性因素,关键在于数据量 、数据复杂度 和 数据的快速多变性;因此数据库的选型在应用系统设计中就显得比较重要。 数据库(数据引擎)最核心的任务就是"读到写入的值",我们尝试从"最简单的脚本文件

巴黎赛事如火如荼,中国健儿在赛场上屡创佳绩。作为赛事转播的核心平台,国内头部视频媒体不仅提供了赛事直播,还推出了丰富的原创新媒体节目,平台涵盖赛程查询、选手信息、奖牌榜、社区互动等功能,日均承载万亿量级的日志写入与十亿量级的在线搜索,总存储规模达PB级。腾讯云ES基于自研内核优化和专家级服务,成功扛

Filebeat简介 Filebeat 是 Elastic Stack 中的一部分,是用于转发和集中日志数据的轻量级传送器。它作为代理安装在您的服务器上,监控指定的日志文件或目录,收集日志事件,并将它们转发到 Elasticsearch 或 Logstash 进行索引和处理。 Filebeat的构成