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大年夜,您有一封来自腾讯云监控的信件请查收......

亲爱的腾讯云监控的用户: 首先祝您新年快乐,在新的一年里身体健康,万事如意。 从第一条告警的消息从基础监控平台发出开始,腾讯云监控已经走过了数个春秋。在这段不算短的时间里,我们做得最多的就是思考:思考云监控的价值,思考云监控的意义。 当你感受到身体某一个器官存在的时候,那就是那个器官出问题之时。在一个各式各类云产品蓬勃发展的时代,监控产品,或许只有在您部署的告警阈值触发之时,才能感知到我们的存在。 如果说花团锦簇的暗处总要有人负重前行,那么我们愿意做那个不被注意的暗卫,在掌声与鲜花的背后默默保卫产品安全

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揭秘| 大数据计算引擎性能及稳定性提升神器!

本文讨论了京东Spark计算引擎研发团队关于自主研发并落地Remote Shuffle Service,助力京东大促场景的探索和实践。近年来,大数据技术在各行业的应用越来越广泛,Spark自UCBerkeley的AMP实验室诞生到如今3.0版本的发布,已有十年之久,俨然已经成为大数据计算领域名副其实的老将。虽然经过不断的迭代和优化,Spark功能日趋成熟与完善,但在性能及稳定性方面,仍然还有很多可以提升的地方。Shuffle过程作为MapReduce编程模型的性能瓶颈,就是其中的重点。我们希望在京东超大规模数据体量及复杂业务场景的背景下,通过自研并落地Remote Shuffle Service服务,解决External Shuffle Service中存在的现有问题,打造稳定高效的JDSpark计算引擎,助力京东大促过程中的一些应用实践,能够给大家提供一些思路和启发,同时也欢迎大家多多交流,给我们提出宝贵建议。

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【直播预约】手把手教您如何轻松应对流量高峰

前言 在品牌竞争日益激烈的时代,秒杀活动以及类似于双十一、618的活动越来越多,用户流量突增可能会影响系统稳定性。因此需要对业务系统进行性能测试,提前发现性能瓶颈,应对流量高峰。保障系统的稳定。 使用开源压测进行性能测试,通常只支持有限的协议和场景,需要人工进行可视化和自动化的管理和配置;监控和数据收集一般需要手动配置和管理,且难以进行实时监控和调整;人力成本较高。 秒杀抢购、活动大促等场景,需要大量机器多地域部署模拟海量用户的真实场景,需消耗的资源成本较高。 我们该如何低成本进行一键性能测试? 2023年

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未来已来,变革中的数据可视化--遇见大数据可视化系列文章之一

前言 今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史,政治,科学,经济,商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如画面,QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据时代的来临,信息每天都在以爆炸式的速度增长,其复杂性也越来越高;其次,随着越来越多科学可视化的需求产生,地图,3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以,当人类的认知能

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