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100集群上線 支持HStore表、臟頁監(jiān)控視圖優(yōu)化、Cost估算增強(qiáng)、Analyze采樣自適應(yīng)等。 收起 展開 更多新功能和版本動(dòng)態(tài)。 收起 展開 查看全部動(dòng)態(tài) DWS功能與體驗(yàn) 實(shí)時(shí)、批量和交互式查詢一站式分析,一套架構(gòu)支撐標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉、實(shí)時(shí)數(shù)倉、云數(shù)倉,快速部署,極簡易用,助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來自:專題架構(gòu)下,由于函數(shù)的動(dòng)態(tài)性、異步性和分布式特點(diǎn),使得可觀測性變得更加復(fù)雜和困難。 技術(shù)難點(diǎn) 在實(shí)際應(yīng)用中,Serverless可觀測性的問題主要集中在以下幾個(gè)方面: 1.日志管理的困難: 當(dāng)涉及到Serverless架構(gòu)時(shí),日志管理可能會(huì)面臨一些困難。這包括實(shí)例日志文件的分布性和日志采集的異步來自:百科
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“全時(shí)空、多維度、全要素”感知,對信號(hào)、視頻、雷達(dá)、RFID等多維交通設(shè)施采集信息自行承載融合,實(shí)現(xiàn)對機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、人行駛軌跡精準(zhǔn)刻畫,實(shí)現(xiàn)對交通信號(hào)、交通隱患、交通事件、交通沖突等核心業(yè)務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整和高效智能分析,從而實(shí)現(xiàn)交通路口治理的精細(xì)化、智能化、標(biāo)準(zhǔn)化、專業(yè)化,為城市交通治理打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。來自:云商店sql、Redis、kafka等。 應(yīng)用拓?fù)渥詣?dòng)發(fā)現(xiàn):通過對RPC調(diào)用信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析、智能計(jì)算,自動(dòng)生成分布式應(yīng)用間拓?fù)潢P(guān)系。 調(diào)用鏈的自動(dòng)跟蹤:多個(gè)應(yīng)用接入 APM 后,自動(dòng)針對某一些請求進(jìn)行采樣,采集單個(gè)請求的服務(wù)之間調(diào)用關(guān)系以及中間調(diào)用的健康情況,實(shí)現(xiàn)全局調(diào)用鏈路的自動(dòng)跟蹤。來自:專題
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net、C++和主流應(yīng)用框架。 無侵入式采集 用戶無需修改應(yīng)用代碼,只需要部署探針包,修改相應(yīng)的應(yīng)用啟動(dòng)參數(shù),就能對應(yīng)用進(jìn)行全方位監(jiān)控。 自動(dòng)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用間的調(diào)用關(guān)系 通過對調(diào)用信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析、智能計(jì)算,自動(dòng)生成分布式應(yīng)用間調(diào)用關(guān)系。 調(diào)用鏈追蹤 多個(gè)應(yīng)用接入后,可自動(dòng)針對某些請求進(jìn)行采樣,采集單個(gè)請求的服務(wù)來自:百科
OCR 以公有云服務(wù)為主,線上用戶資源共享,并發(fā)量會(huì)根據(jù)線上用戶的調(diào)用情況動(dòng)態(tài)調(diào)整。如遇到突發(fā)高峰導(dǎo)致的并發(fā)量不夠用的情況,您可以嘗試以下兩種解決方法: OCR以公有云服務(wù)為主,線上用戶資源共享,并發(fā)量會(huì)根據(jù)線上用戶的調(diào)用情況動(dòng)態(tài)調(diào)整。如遇到突發(fā)高峰導(dǎo)致的并發(fā)量不夠用的情況,您可以嘗試以下兩種解決方法:來自:專題
不可以手動(dòng)刪除。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)設(shè)置的日志存儲(chǔ)時(shí)間(1~30天)自動(dòng)清理過期的日志數(shù)據(jù)。 云日志 服務(wù)可以采集哪類日志? 主機(jī)日志,通過ICAgent采集器進(jìn)行采集。當(dāng)主機(jī)選擇“Windows主機(jī)”時(shí),如需采集系統(tǒng)日志,需要在“配置采集路徑”環(huán)節(jié),開啟“采集Windows事件日志”。 云服務(wù)日志,如ELB/VPC,需要到對應(yīng)的云服務(wù)上啟用日志上報(bào)。來自:專題
用上的挑戰(zhàn)。隨著企業(yè)信息化的深入,企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多源異構(gòu)、海量增長、動(dòng)態(tài)變化的特征。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、處理、分析方式已經(jīng)無法滿足企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展與管理的需求。而Realinsight則能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算、大數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用開發(fā)服務(wù)等為一體的大數(shù)據(jù)技術(shù)平來自:專題
查看到日志數(shù)據(jù),即代表采集成功。 最新文章 采集多渠道日志數(shù)據(jù)到 云日志服務(wù)LTS 使用Flume采集器上報(bào)日志到 LTS 采集Syslog匯聚服務(wù)器日志到LTS 采集第三方云廠商、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心、華為云其他Region的Kubernetes日志到LTS 采集第三方云廠商、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來自:百科
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