云数据库的RDS 产品，在传统开源的系列里面大致可以选择的是 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种，诚然在RDS 的里面大部分产品最终的选择还是MYSQL ，今天不想讨论产品的量，而是想讨论以下产品的难度，RDS 产品在 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种产品的难度问题。
Percona Everest目前处于alpha阶段，它面向寻求利用私有数据库即服务(DBaaS)的优势，而又不想重新造轮子的组织。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
作者简介 资深前端开发工程师 京东前台技术委员会委员 微信手Q运营产品前端开发组组长 目前负责微信手Q购物入口的前端基础建设及portal开发工作 这篇文章主要讲述了Hawaii框架设计的背景、特
近日，沃趣科技作为行业领先的中立企业级数据库云厂商，与某科技地产共建了RDS云数据库的运行管理平台，赋能房地产行业数字化新进程。
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
我们知道这种监控平台的数据特征一般都是时间序列数据（简称 时序数据），那么相应的这些数据最好是存储在时序数据库中，目前主流的时序数据库有InfluxDB、OpenTSDB、Graphite、TimescaleDB等。其中，InfluxDB是目前监控领域使用较多的时序数据库，并且基于InfluxDB有一套完善的开源解决方案 —— TICK Stack，如下图所示：
是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称, 主要可以为公司节约计算机的硬件成本.
沃趣科技作为服务国内B端企业的数据库产品和解决方案的国产厂商，多年与传统企业打交道，深知传统企业目前正面临着互联网应用和数字化全面转型的挑战。我们了解到CIO眼里最重要的规划之一，就是如何根据企业自身的业务特点打造合适的私有云平台，来适应日新月异的应用场景变化，快速推出满足市场需求的应用。
11月24日，2022「DaoCloud 道客」全国生态合作伙伴大会成功举办，DaoCloud 道客力邀包括沃趣科技在内的众多生态合作伙伴出席。本次大会以“聚力协同，引领共创”为主题，旨在深化生态合作，共同探讨行业发展新趋势与新机遇，互利共赢。
Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照，需要依赖一个共享存储系统，即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录，并且每个节点对此目录需有读写权限，最初我们使用 NAS（即 NFS）来实现备份，这个方案也已经稳定运行多年。
部署在亚马逊的云服务器中被认为是实现高可扩展性的好方法，同时只需要为您所使用的计算能力支付费用。不过您要如何从技术中获得最佳的可扩展性呢？
DLA一键建仓上线之后陆续收到很多反馈，其中一个就是RDS的数据能不能投递到AnalyticDB for MySQL里面去，以达到极致的分析速度，最近我们实现了这一特性，今天给大家介绍一下。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
构建和创建混合云架构有助于平衡云计算服务的低成本与内部部署服务器的私密性。如果企业认为多云应用程序非常灵活，那么可能需要探索混合多云所提供的优势。
在这篇博文中，我们会介绍如何在零停机时间的前提下，使用 Bucardo 将 Postgres 数据库迁移到一个新实例上。我们将介绍如何避免常见的陷阱，比如数据丢失、性能下降和数据完整性故障等。我们已成功使用这一流程将我们的 Postgres 数据库从 9.5 版迁移到 Amazon RDS 上的 12.5 版，但该流程不只适用于 RDS，也不依赖 AWS 独有的任何内容。这种迁移策略应该能适用于任何自托管或托管的 Postgres。
随着越来越多的数据业务发生于室内，工业互联网、远程医疗、智能检疫机器人、在线教育等多种业务应用对于行业网的速率、时延、可靠性等关键指标，提出更高要求，在这种大背景下，室内场景的5G覆盖方案越来越受重视。
业务背景: 后台定时任务刷新Redis的数据到数据库中，有多台机器开启了此定时同步的任务，但是需要其中一台工作，其他的作为备用，提高可用性。使用Redis分布式锁进行限制，拿到锁的机器去执行具体业务，拿不到锁的继续轮询。
最近在分析单细胞数据，用DoHeatmap画热图的时候遇到一个问题，列标签（也就是每个细胞亚群的名字）出界了，在最后保存的图片里面不能完整显示。从下面的热图中可以看到，最后一个亚群Platelet超出了绘图区域，无法完整显示。
在IT领域，无论你是刚入门的新手还是专家级别的高手，都可能遇到一些令人头疼的问题。有时，问题的解决方案并不那么显而易见，需要我们对各种技术和工具进行深入研究。尤其在微软Windows Server的环境中，我们经常会面临各种挑战。今天，我们要讨论的就是安装和配置远程桌面服务（Remote Desktop Services，RDS）时遇到的一个具体问题，即ASP.NET权限不足的问题。
目前云平台逐渐火热起来，国内如：阿里云、腾讯云、华为云等平台，国外如：AWS、Azure、Google GCP等平台，都有不少用户，并在持续的增加中。
原文： https://hackernoon.com/cold-starts-in-aws-lambda-f9e3432adbf0
最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题，该表存放的主要是日志文件，且其中有一个字段存放的数据过大，导致占用空间过大以及查询效率的降低，这种设计其实是不合理的。目前该表占用1.2T容量，数据量超过3亿条，而这个RDS数据库的容量总共就2T，且由于种种原因无法扩容，迫不得已急需给出解决方案。
问题：域中的机器，有citrix，重启进系统非常慢，有时开机时在windows徽标界面转圈能转1个多小时，挂SYSTEM注册表也需要1个多小时
最早接觸的仿真軟件應該是Matlab，10多年前用過的版本是6.5和7.0，那是Matlab的安裝包還不到1GB。用作控制理論的仿真工具，和Matlab6.5同期的編程軟件是VC6.0，還時常想起神奇的MFC，皆成往事。這麼多年過去，最常用的通訊依然如故，以串口和socket爲主，I2C SPI CAN也經常用到。
笔者刚开始进入公司的时候，主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建，公司使用了大量的IDC机房，基于这种网络特点，MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库，可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作，实现了分布式高可用存储能力。
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
一 、引子 笔者刚开始进入公司的时候，主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建，公司使用了大量的IDC机房，基于这种网络特点，MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库，可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作，实现了分布式高可用存储能力。 在业务增长期，MyShard解决了公司的很多大型的数据库存储业务，随着公司业务逐渐稳定下来，分布式存储需求越来越少。而公司却有大量的小业务以及不断尝试的各种新业务，需要越来越多的小数据量的数据库存
强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码
如今，许多企业都在谈论他们的公共云采用计划，而这些讨论经常围绕如何避免受到潜在的云服务中断影响。而其原因是确实发生了公共云服务的中断，尽管这些中断现在比以前发生的要少得多，但企业最关心的是如何减少中断
今天我就给大家讲一下我们这边做的数据库运维的自动化平台，他是怎么样子的。首先我会给大家简单介绍一下我们做平台的背景，以及平台的一些技术架构，以及针对我们DBA和开发的需求的全套解决方案。 首先是背景，我们为什么要做RDS，在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统，可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙，每天忙于工单处理，大表DDL，集群搭建，扩容，数据迁移等等。这些东西不能说没有价值，但是对于DBA来说，每一次的重复操作，都会让这个价值指数级下降，并且不能带来成长。所以我们对这些
本文探讨了在调整云计算资源大小时常见的错误和陷阱，并讨论了如何避免，从而真正受益于云计算的弹性。通过使用容器编排平台、无服务器和完全托管的解决方案，以及随着时间的推移持续监视使用模式，可以优化云计算架构的性能和成本。
数据治理意义重大，传统的数据治理采用文档的形式进行管理，已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品，Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
作者：李志勇 来源： http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享，作为一个运维人，对其中的运维
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks：马博文。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 开发环境出问题的时候，影响到只是自己，如果持续集成环境或者其相关的基础设施出了问题，那影响到的就 是所有人以及整个开发的进展，我们曾经遇到一次这样的
在集中式开发时代，配置文件基本足够用了，因为那时配置的管理通常不会成为一个很大的问题，简单一点来说，系统上了生产之后，如果需要修改一个配置，登录到这台生产机器上，修改这个配置文件，然后reload配置文件并不是什么很大的负担。但是在互联网时代，我们的应用都是分布式系统，部署在N台机器上，如果在线上一台一台的重启机器，会造成很大的负担和不稳定。并且对于公司来说，会有多个环境区分（测试环境和线上环境），有时还需要对同一环境中的不同集群做不同的配置。因此需要一个配置中心来集中管理不同环境、不同集群的配置，修改配置后能够实时推送到应用端。
从库严重严重落后于主库,读写分离业务失真,基于从库做的报表数据出不来以及基于从库做的数据探查失效。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
而此时除了RDS 外，还想用 Redis，然而却不想自己搭建维护 Redis 服务。
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aam8940
作者 | 潘娟 伴随着互联网应用场景逐渐深入到生活的各个角落，为了确保前端用户的使用体验，对互联网产品的后端架构性能提出了更高的需求。如今，开发以及运维人员正在将工作重心和优化重点放在了后端基础设施的可用性、一致性、扩展性、弹性以及全面自动化管理等能够提升效率的技术能力层面。 1 背景：Kubernetes 环境中的微服务与数据库 应用部署的变化 一方面，在处处充斥着大数据以及高并发场景的今天，后台技术人员往往会花费更多精力在解决『大规模业务数据的存储与应用』等问题上，以确保数据库等基础设施能够
1. 任何执行时间长于 wait_timeout或interactive_timeout选项值得备份，都会导致会话被关闭，这也会隐含执行UNLOCK TABLES命令。 2. 对于使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK的备份策略来讲，一个共同的缺陷是它们需要两个独立的线程来完成备份过程。运行FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令， 然后从当前连接退出将自动执行一条UNLOCK TABLES命令。从FLUSH TABLES WITH READ LOCK成功返回后，任何备份选项都必须在一个不同的并发线程中执行，只 有当适用的备份选项完成时，才可以执行UNLOCK TABLES. 3. 在高并发系统中使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令的风险是有可能会需要较长的时间，因为有其他耗时较长的语句需要执行，最好被监控和终结，对于在 线型应用的影响又是是不可忽略的。 4. 对MySQL备份的常用方案： * 文件系统冷备份
在R升级到4.0+后，clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误，这个现象以及解决方法在以前的推文：R tips：debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过。现在再提到一次，主要是对这个现象进一步的进行深入探讨，并给出一个更加优雅的解决办法。
容灾这个事情，跟多不多云没有任何关系，单个云厂商的公有云里照样可以保障容灾，复杂度还要比多云低一些，也更具备可操作性。
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中，我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战，以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
前段时间做了一下SCENIC单细胞转录因子分析，在重新配置SCENIC的运行环境时，发现这个包的函数和数据库数据有了很大的冲突，导致流程根本无法运行，以下说明一下如何解决这个问题。
随着问问题的同学越来越多，公众号内部私信回答问题已经很困难了，所以建立了一个群，关于各种数据库的问题都可以，目前主要是 POSTGRESQL, MYSQL ,MONGODB ,POLARDB ,REDIS 等，期待你的加入，加群请添加微信liuaustin3.
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