冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为基于云的物联网解决方案的理想候选。设计良好的物联网系统可以简化跟踪、监控、警报和审计。...使用Cloud IoT Core，Cloud Pub / Sub，Cloud Functions，BigQuery，Firebase和Google Cloud Storage，就可以在单个GCP项目中构建完整的解决方案...这是通过使用Cloud Functions处理通过Cloud IoT Core的数据并将其转发到Firebase实时数据库来实现的。...我们希望为此项目使用BigQuery，因为它允许您针对庞大的数据集编写熟悉的SQL查询并快速获得结果。...可以在Data Studio中轻松地将BigQuery设置为数据源，从而使可视化车队统计信息变得容易。 使用BigQuery，可以很容易地为特定发货、特定客户发货或整个车队生成审核跟踪。
此外，Firestore 的 云监控指标和统计信息 现在可以在数据库级别进行聚合。...开发人员可以使用 BigQuery （按独立的数据库 ID 分段）监控成本。 社区一直以来要求支持多个数据库。...几年前，为生产、staging 和开发创建不同的数据库的挑战就已凸显，导致一些开发人员使用前身 Firebase 实时数据库。...PrivateGPT 的全栈开发者 Francisco Durdin Garcia 曾在 2018 年问道： 在 Firebase 的同一个控制台中是否可以为 Firestore 数据库创建多个实例（每个项目一个...我看到 Firebase 实时数据库可以这样做，但我没有看到 Firestore 可以这样做的可能性。
总结我自己有关Openstack的各种骚操作先告一段落。这一次我想谈谈有关监控云服务的使用情况。 我个人使用IaaS云比较多。有很多laas资源在手中。有了这么多资源，这么多项目，偶尔会有一些失误。...而且在你不知情的情况下，账单就会蜂拥而至，账户管理中心的人员就出现在你的面前。 所以我需要一些方法来监控我的跨平台和账户的云服务。...我花了一段时间在网上寻找一个好的云监控解决方案，可以让我快速了解当前的云使用情况。顺便说一下，我喜欢看仪表板。能够在一个地方监控到所有相关的东西给我省了一大半力气。...Quickbuild 我们用于Cloudify 的持续集成系统（CI）是利用Quickbuild编译出来的。我们已经使用了它很长一段时间，它已经是一个十分稳定的系统。...应该有一种更简单的方法只需给它一个可以监控一切的认证就可以（完成所有的工作）。 创建一个脚本来收集当前的计算实例细节 我使用mist SDK编写了另一个快速脚本来执行此操作。
BigQuery 在企业中通常用于存储来自多个系统的历史与最新数据，作为整体数据集成策略的一部分，也常作为既有数据库的补充存在。...基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征： 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差...为此，Tapdata 选择将 Stream API 与 Merge API 联合使用，既满足了数据高性能写入的需要，又成功将延迟保持在可控范围内，具体实现逻辑如下： 在数据全量写入阶段，由于只存在数据的写入...，没有变更与删除操作，因此直接使用 Stream API 进行数据导入。...可视化任务运行监控和告警 包含 20+ 可观测性指标，包括全量同步进度、增量同步延迟等，能够实时监控在运行任务的最新运行状态、日志信息等，支持任务告警。
并且数据可观测性可以通过监控管道和频繁转换的数据可靠性，防止数据质量和数据中断。 Acceldata数据可观测性平台是现代数据堆栈的企业数据可观测性平台。...数据源集成配备了一个微服务，它从底层元数据存储中检索数据源的元数据。分析器将任何分析，策略执行和样本数据任务转换为Spark作业。作业的执行由Spark集群管理。...精确的花费智能：预测成本，控制使用率，以实现最大的投资回报，即使平台和定价发生变化也能轻松应对。 单个视图界面：在一个视图中预算和监控所有云数据平台。...实现全面数据覆盖的灵活自动化： 全自动可靠性检查：立即了解到数千个表上缺失、延迟或有误的数据。只需单击一下即可添加高级数据漂移警报。...可重复使用SQL和用户定义的函数（UDF）：用五种编程语言表达领域相关的可重复使用的可靠性检查。应用分割以了解跨维度的可靠性。
您最好根据易用性、生态系统、更新速度或其与工作流程的集成程度来做出决策。最好的情况是，性能是完成某些任务所需时间的时间点视图；然而，最坏的情况是，它会导致您针对错误的事情进行优化。...每次客户对我们与 Azure 进行正面评估时，他们最终都会选择 BigQuery。...但是驱动程序轮询查询完成并提取结果的方式使得查询看起来花费了几秒钟甚至几分钟的时间。当存在大量查询结果时，这种影响会加剧，因为即使用户不需要查看所有结果，驱动程序通常也会一次一页地拉取所有结果。...我们的工程师花了很多年的时间来提高查询速度，将查询时间缩短了几分之一秒。但我们大多数用户使用的连接器增加的延迟就已经远远超过我们节省的延迟。更重要的是，我们对这个事实完全视而不见。...Google 没有人真正使用 JDBC 驱动程序，虽然我们每天晚上都在运行着全套基准测试，但这些基准测试实际上并没有反映出我们的用户所看到的端到端性能。
Elastic提供与Google Cloud及第三方服务的本地集成，用于摄取、处理、搜索和可视化日志、指标和跟踪。...通过该Agent，您将能够利用性能监控和安全日志收集与分析的用例，以及使用单一组件进行主动端点威胁保护。此外，专门针对SAP工作负载，Google Cloud的SAP Agent也发挥作用。...了解如何将Google的Cloud Logging和Cloud Monitoring与Elastic集成。3....Cortex框架使得SAP数据可以直接集成到Google BigQuery，Google Cloud的完全托管企业数据仓库。...当您的数据基础建立在BigQuery中时，您可以利用Kibana作为您的搜索和数据可视化加速层，在其中进行基础设施日志与业务数据的关联。
NVMe-HDD统一存储堆栈与TCO效率 分析了NVMe-HDD如何通过统一存储堆栈减少服务器DAS与JBOD存储的TCO和功耗。...NVMe-HDD统一存储堆栈与TCO效率 提供超过50%的服务器DAS与JBOD存储特定硅片TCO（总拥有成本）和功耗的减少 基于标准的硅片、操作系统堆栈、驱动程序和软件 SSD和HDD的统一数据静态存储...NVMe简化硬盘拓扑结构 通过消除传统的SAS和SATA专有硅片及驱动程序，NVMe提供了统一的驱动程序/操作系统堆栈，适用于HDD和SSD。...过渡阶段： CPU/DPU/GPU → CPU集成至SATA桥接芯片 → SATA硬盘 在此阶段，CPU与SATA桥接芯片集成，连接多个SATA硬盘。...使用CPU的DRAM来管理NVMe队列和数据缓冲区 DPU + NVMe HDD启用的NVMe-oF驱动程序： DPU + PCIe交换机的开销 大约5微秒的Fabric延迟开销 100%卸载CPU、
在以前，用户需要使用 ETL 工具（如 Dataflow 或者自己开发的 Python 工具）将数据从 Bigtable 复制到 BigQuery。...现在，他们可以直接使用 BigQuery SQL 查询数据。联邦查询 BigQuery 可以访问存储在 Bigtable 中的数据。...此外，用户还可以利用 BigQuery 的特性，比如 JDBC/ODBC 驱动程序、用于商业智能的连接器、数据可视化工具（Data Studio、Looker 和 Tableau 等），以及用于训练机器学习模型的...中存储 TB 级甚至更多的数据）； 减少 ETL 管道的监控和维护。...最后，关于 Bigtable 联邦查询的更多详细信息，请参阅官方的文档页。此外，所有受支持的 Cloud Bigtable 区域都可以使用新的联邦查询。
SPDK 的核心价值 极低延迟 SPDK 通过用户态驱动程序和轮询机制替代传统内核中断机制，显著降低 I/O 延迟。...技术难点与挑战 用户态存储模型的复杂性 难点： SPDK 的用户态驱动程序需要直接与硬件设备交互，这意味着需要绕过内核的标准 I/O 栈。...与标准 POSIX 接口的兼容性有限，阻碍了部分传统应用的无缝集成。...追踪/监控 SPDK 的追踪功能进一步增强，以支持对存储和网络事件的更精细化监控。...引入新的追踪点和功能，包括队列深度的动态监控、TCP 层的事件追踪，以及事件与线程名称的关联，为系统性能分析和调优提供了更多细节和灵活性。
Supabase 分享其平台工程经验和见解，因为它进一步完善和构建其开源 PostgreSQL 数据库基础设施应用程序，该应用程序与 Google 的 Firebase 竞争。...Supabase 自称为 Google 移动和 Web 应用程序开发平台 Firebase 的开源替代方案，几年前就开始使用平台工程。...“我们的平台与那些 平台工程方法 非常吻合，”他说。...集成平面: Supabase 使用 GitHub Actions、Nix 包管理器/Debian 包、Docker、Amazon S3 和自托管的 Nix 二进制缓存。...监控和日志记录平面: Vector、Sentry、BigQuery、VictoriaMetrics 和其自身的 Logflare 工具。
使用 Android Studio 工具Android Profiler：监控主线程的 CPU 使用率和卡顿情况。...第三方工具Firebase Crashlytics：监控线上 ANR 发生率和堆栈。BlockCanary：检测主线程卡顿。避免 ANR 的关键实践1....优化 UI 渲染性能减少布局层级（使用 ConstraintLayout）。避免 ListView/RecyclerView 的过度绘制。使用 ViewStub 延迟加载复杂视图。5....ANR 处理的紧急方案若线上发生 ANR，需快速定位问题：通过 traces.txt 或 Firebase 获取堆栈信息。复现问题：在相同设备/场景下触发 ANR。...监控与优化：利用工具持续检测性能瓶颈。
实时查看事件 监控 DebugView 中的事件 DebugView 会实时显示从用户那里收集的事件和用户属性，常用于实时问题排查。...，可以通过 Realtime 报告，实时监控网站或应用中发生的活动 最近30分钟内的用户 按第一个用户来源划分 按用户划分 按页面标题和屏幕名称查看 按事件名称计算事件数 按用户属性划分的用户...例如，您可以使用事件来衡量用户加载页面、点击链接或完成购买之类的操作，或者衡量应用使用或展示广告等系统行为 自动收集的事件 只要使用 Firebase SDK 或 gtag.js，无需额外编写代码就能收集这些事件...受众群体的创建与使用，详情可见 自动上传用户属性 Analytics 会自动记录一些用户属性，无需添加任何代码 每个项目用户属性最多可以设置 25 个，需要注意的是，用户属性名称是区分大小写的...系统会使用参数 firebase_screen_class（例如 menuViewController 或 MenuActivity）和生成的 firebase_screen_id 自动对这些 UI 上发生的事件进行标记
当时的市场结果几乎与基准测试结果相反：Snowflake 和 BigQuery 销售比 Redshift 好得多，Redshift 又比 Azure 卖的好得多。...在 BigQuery 的时候，我们将构建 JDBC 驱动程序外包给了一家专门构建数据库连接器的公司。可以这么简单理解 JDBC：它们提供了一个通用接口，程序员和 BI 工具可以使用该接口连接到数据库。...但是，驱动程序轮询查询完成并拉取结果的方式让查询看起来像是要多花几秒甚至几分钟。当有大量查询结果时，这种影响就会加剧，因为即使用户不需要查看所有结果，驱动程序通常也会一次性拉取全部结果。...我们投入了大量人力来提高查询速度，将查询时间缩短几秒，但大多数用户使用连接器所增加的延迟远比我们省出来的时间长得多。更重要的是，我们对这一事实完全视而不见。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果你想计算两个日期之间的差异，你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都可以与任何合理的类型一起使用。你可以指定粒度，也可以不指定。
尤其是跨越手机、Web和桌面平台的程序。 这是一片无尽的复杂海洋，需要把技术堆栈融合在一起，来引导、编译、测试、部署、监控应用程序。 多年来，谷歌一直致力于让多平台程序开发流程更快、更顺畅。...Code chat API - 可以为聊天机器人提供支持，以协助解决与代码相关的问题。例如，可以使用它来帮助调试代码。代码聊天 API 支持该 codechat-bison 模型。...使用Firebase Hosting发布到网络 将应用投产的一个常见的痛点，就是该如何部署。...通过集成，谷歌团队使这项操作变得更容易了，只需单击几下，就可以部署Web应用的可共享预览，或者使用快速、安全的全球托管平台，部署到生产环境。...由于Firebase Hosting支持由Cloud Functions提供支持的动态后端，因此非常适合Next.js等全栈框架。
JVM 进程的各种指标（例如 CPU/内存使用情况）和堆栈跟踪 高级分析功能：JVM Profiler 允许我们跟踪用户代码中的任意 Java 方法和参数，而无需进行任何实际代码更改。...监控 HDFS NameNode RPC 延迟：我们分析Spark 应用程序中org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB...类上的方法，并识别 NameNode 调用的长时间延迟 监控驱动程序丢弃事件： 分析像org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus.onDropEvent这样的方法来跟踪...Spark 驱动程序事件队列变得太长并丢弃事件的情况。...基础设施集成实现: 集群范围的数据分析：指标首先发送到 Kafka 并摄取到 HDFS，然后用户使用 Hive/Presto/Spark 进行查询。
为了兼顾还没使用过Firebase的小白，本文会前面会讲解一下Firebase的使用。 Firebase的特性 Firebase适用于应用开发历程每个阶段的产品和解决方案。...其中包括构建，发布与监控，互动。...在发布和监控阶段，你可以使用Crashlytics，TestLab，Performance Monitoring等。总而言之，在FireBase中开发，你能使用到所有可能用到的应用。...使用Firebase安全规则保护你的数据库 要做实现这些功能，我们需要先创建Firebase项目，登录控制台，创建项目，并选择一些自己要集成的服务。...我们需要开启这些服务 启用电子邮件登录以进行 Firebase 身份验证 设置 Cloud Firestore 项目中集成Firebase 为了让前端应用程序使用 Firebase，我们需要将 Firebase
• 其次它是云提供商产品的一部分，因此已经与 GCP 生态系统的所有组件无缝集成。这进一步简化了我们的架构，因为它最大限度地减少了配置工作。...摄取数据：Airbyte 在考虑现代数据栈中的数据集成产品时会发现少数公司（使用闭源产品）竞相在最短的时间内添加更多数量的连接器，这意味着创新速度变慢（因为为每种产品做出贡献的人更少）和定制现有解决方案的可能性更少...• Destination：这里只需要指定与数据仓库（在我们的例子中为“BigQuery”）交互所需的设置。...[22]），只需将其连接到 BigQuery[23] 即可开始与您的不同数据集进行交互。...我们不只是验证 dbt 模型的数据，而是希望在整个平台上跟踪数据问题，以便可以立即确定特定问题的来源并相应地修复它。与数据集成一样，数据可观测性是公司仍然采用闭源方法，这不可避免地减缓创新和进步。
我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和...（TSAR）的集成框架，以及用于数据发现和消费的 Data Access Layer。...对于服务层，我们使用 Twitter 内部的 LDC 查询服务，其前端在 Twitter 数据中心，后端则是 Bigtable 和 BigQuery。...整个系统每秒可以流转数百万个事件，延迟低至约 10 秒钟，并且可以在我们的内部和云端流系统中扩展高流量。我们使用云 Pubsub 作为消息缓冲器，同时保证整个内部流系统没有数据损失。...在此期间，我们不必在多个数据中心维护不同的实时事件聚合。 评 估 系统性能评估 下面是两个架构之间的指标比较表。与旧架构中的 Heron 拓扑相比，新架构具有更低的延迟、更高的吞吐量。
报告博客性能很快就成为我这个月最害怕的一天。虽然 Google Analytics 有其优势，尤其是易于集成和使用，但很明显它在许多关键方面受到限制：数据保留、采样、性能和灵活性。...Google Analytics 的优势在于其易于与网站集成以及简单的查询界面。这种简单性是有代价的，主要是灵活性。...相反，ClickHouse Cloud 通过小型集群以固定成本提供这些查询（例如每月 的开发层服务）。此外，BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。...我们每小时导出最后 60 分钟的数据。不过，我们偏移了此窗口，以允许事件可能出现延迟并出现在 BigQuery 中。虽然通常不会超过 4 分钟，但为了安全起见，我们使用 15 分钟。...为了让营销人员能够利用 ClickHouse 解决方案，我们需要能够提供与历史报告数据相当的数据的查询。 以下查询显示了我们当前使用的查询以及它们相对于 GA4 报告的数字的误差范围。
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