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DBA不失业:云时代的数据库性能优化全攻略

性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一,随着业务的发展和数据的不断加增,用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说,性能优化并不是一件容易的事情,造成性能问题的原因多种多样,在现实中,优化过程也会受到重重阻碍,随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展,那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢? 在今年的数据技术嘉年华上,我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家,从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一

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开工第一天,我只巡检到了晚上9点,饭碗是不是要没了?

我姓王,同事都叫我隔壁老王,这是有典故的。 我们技术总监就坐在我隔壁。每次网站挂了,同事们远远就能听见总监的怒吼:“把隔壁老王给我叫来!” 所以大家都知道公司有个隔壁老王,老出Bug。 天知道我已经多久没睡过囫囵觉了,我宁可用再单身十年来换公司系统的一生平安。 我每天比普通员工以及运维早半小时到公司,第一件事就是开始检查数据库的监控,进行数据库巡检,确认没有问题或者及时发现问题并在上班时间之前解决问题。 现在特殊时期,在家远程办公,暂时从同事们的耳朵里消失的我,就再也没和工作分开了。 今天是开工第一天,

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OPPO 大数据诊断平台“罗盘”正式开源

OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件,数据量超 1EB,离线任务数近百万,实时任务数千,数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题,一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”,不管是性能问题,还是参数配置问题,甚至是一些常见的权限报错问题,都需要咨询平台给出具体的解决方案;另一方面是平台面对各类繁杂任务,运维人员经常需要对任务故障定位和排除,由于任务链路长,组件日志多,运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断,不仅要能够帮助用户快速定位异常问题,还需给出具体的建议和优化方案,同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务,从而达到降本增效的目的。据调研,目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台,通过诊断平台周优化任务实例数超2 万,取得了良好的效果。

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