Spring Cloud Netflix应用迁移EDAS
Spring Cloud Netflix应用迁移EDAS
场景描述 Spring Cloud Netflix微服务应用迁移到EDAS 服务(SpringCloud Alibaba云版本)的方法, 迁移后充分利用阿里云监控、调用链、限流降级 等能力,优化应用生命周期管理。 解决问题 1.帮助自建SpringCloudNetflix微服务应用 通过简单修改迁移到阿里云企业级分布式 应用服务(EDAS)平台。 2.迁移到EDAS后,简化应用的运维,提升监 控、调用链探测、限流降级等管理能力,提 高对应用的全生命周期管理。 产品列表 企业级分布式应用服务(EDAS) 负载均衡(SLB) 专有网络(VPC) 云服务器(ECS)
2.4节介绍部署微服务应用依赖的 RabbitMQ消息队列。2.5节介绍部署微服务应用依赖的 MongoDB数据库。2.6节介绍修改应用启动成功线下微服务应用。2.2.构建 PiggyMetrics本地开发环境 步骤1 下载项目源码。git clone https://github.com/sqshq/piggymetrics.git 步骤2 自行安装 JAVA环境和 MAVEN编译环境。1.请自行完成下载 ...
来自: 最佳实践 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,负载均衡 SLB,企业级分布式应用服务 EDAS
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
基于函数计算FC实现阿里云Kafka<em>消息</em>轻量级ETL处理
在大数据ETL场景,Kafka是数据的流转中心,Kafka中的数据一般是原始数据,可能存在多种数据混杂的情况,需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC,可以快速高效的搭建数据处理链路,用户只需要关注数据处理的逻辑,数据的触发,弹性伸缩,运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成,函数计算FC也支持多种下游,OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
(这里异步调用和同步调用两种方式,为了能快速消费 ,这里选择异步调用,并且两种调用方式的正文负载大小不同,同步调用为 32MB,异步调用为 128KB)触发器启用状态:勾选 批量推送:默认关闭。(可以选择开启,然后可以设置批量推送的条数,批量推送 间隔,根据需求选择是否批量推送)推送格式:RawData(也可以...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,函数计算,消息队列 Kafka 版
消息队列 Confluent 版
云消息队列 Confluent 版是阿里云与 Apache Kafka 项目创始团队所创立的 Confluent 公司合作,基于 Apache Kafka 核心能力提供的企业级全托管消息队列服务,旨在为企业提供集成消息流式处理与大数据系统的一站式解决方案。
更多产品与服务.支持多种主流编程语言进行软件开发,例如 Java...云消息队列 Confluent 版是阿里云与 Apache Kafka 项目创始团队创立的 Confluent 公司合作,基于 Apache Kafka 核心能力提供的企业级全托管消息队列服务,旨在为企业提供集成消息流式处理与大数据系统的一站解决方案.查看产品文档.云消息队列 Confluent 版.
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基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例<em>消息</em>同步
应用场景 在大数据场景,企业的Kafka实例可能存在多种情况,比如使用阿里云Kafka服务,可能是自建开源Kafka,或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例,在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况: 同帐号容灾场景:比如Kafka实例都是阿里云Kafka,但是Kafka实例会有主备之分,需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾:这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka,备Kafka是IDC开源自建Kafka,或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步:因为现在的业务通常不会是信息孤岛,都需要消息互通,所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例,并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色,有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题(重试机制,容错机制,死信队列等)。 大幅提升构建消息同步架构的效率,降低构建复杂度问题。
(这里异步调用和同步调用两种方式,为了能快速消费 ,这里选择异步调用,并且两种调用方式的正文负载大小不同,同步调用为32MB,异步调用为128KB) 触发器启用状态:勾选  批量推送:默认关闭。(可以选择开启,然后可以设置批量推送的条数,批量推送 间隔,根据需求选择是否批量推送) 推送格式:RawData(也...
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RocketMQ性能压测快速方案
RocketMQ性能压测快速方案
在客户对产品性能存疑或者给客户进行POC验证时可以用本实践来快速完成性能测试。
 云消息队列RocketMQ版:是阿里云基于ApacheRocketMQ构建的低延迟、高 并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台,面向互联网分布 应用场景提供微服务异步解耦、流式数据处理、事件驱动处理等核心能力。文档版本:20240506 6RocketMQ性能压测快速方案 前置条件 前置条件 在进行本文操作之前,您需要...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,消息队列 RocketMQ 版,云速搭
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
基于函数计算FC实现阿里云Kafka<em>消息</em>内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景,将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景,除了常规的消息流转外,很多场景还需要基于消息体内容做判断,然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后,会自动触发函数计算中的函数,接收到消息,对消息内容做判断,然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改,来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品,并完成了大多数的配置,用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
l 云消息队列 Kafka 版:云消息队列 Kafka 版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的 队列服务。云消息队列 Kafka 版广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在 线和离线分析等大数据领域,已成为大数据生态中不可或缺的部分。l 云数据库 MongoDB 版(ApsaraDB for MongoDB):完全兼容 MongoDB 协议,基于...
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算,消息队列 Kafka 版,云数据库 MongoDB版
Kafka性能压测快速方案
Kafka性能压测快速方案
产品性能基线测试场景需要对产品进行性能测试得到详细的压测数据,本方案可以快速构建测试的客户端(kafka官方的压测客户端)和不同的Kafka服务端( SSD云盘版、高效云盘、Serverless版三种实例),方便客户进行POC完成性能验证。
确认订单阶段会出架构中所有的产品及其价格,需要用户确认无误后勾选接受《云 速搭服务条款》,此时下一步:支付并创建才会高亮,可以单击进行实际的资源购买和 部署。步骤15资源开始进行下单购买,请耐心等待资源创建。文档版本:20240229 18Kafka性能压测快速方案 部署基础环境 步骤16Kafka服务创建耗时需要10-30分钟,...
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基于SpringCloud应用玩转MSE实践
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新,大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务,微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代,如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具,常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
原因是在没有开使用微服务治 理的情况下,单纯依赖网关的流量路由只能实现网关接入层到第一跳应用的分流,第一跳的应用后续的 调用链想实现流量隔离,则需要使用流量治理的全链路灰度能力(全链路灰度能力使用详见下文中的章 节:全链路灰度能力验)。下文中开始部署应用,并进行验证。5.1.ACK集群部署应用 步骤1登录...
来自: 最佳实践 | 相关产品:弹性公网IP,容器服务 ACK,日志服务(SLS),NAT网关,微服务引擎,消息队列 RocketMQ 版,云速搭
消息队列 RabbitMQ 版
云消息队列 RabbitMQ 版是阿里云打造的云消息服务,广泛用于海量队列分发、分布式定时任务等场景。支持 AMQP 协议,开箱即用,轻松实现快速上云,更专业、更可靠、更安全。
消息队列 RocketMQ 版.移动互联网、物联网、互动直播原生支持,万物互联,端与云双向通信,支撑千万级设备同时在线.云消息队列 MQTT 版.云消息队列 Kafka 版是 Apche Kafka 的全托管服务,具备专享集群部署、免运维、开箱即用、安全可靠的特点.云消息队列 Kafka 版.阿里云消息服务 MNS 是一种高效、可靠、安全、便捷、可...
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消息队列 MQTT 版
云消息队列 MQTT 版是阿里云专为移动互联网及物联网领域设计的消息产品,可用于直播互动、金融支付等场景,通过支持 MQTT、WebSocket 等协议连接端与云的双向通信,更高效、更可靠。
消息队列 MQTT 版产品介绍.下载 Demo,快速体验微消息队列 MQTT.Demo 下载.云消息队列 MQTT 入门与开发指南.常见问题答疑.发布/订阅(Pub/Sub).支持Pub/Sub消息模型,提供一对多的消息分发方式.点对点(P2P).独家支持P2P消息模型,点对点传递模式,高效低成本.小型传输,开销小,协议交换最小化,以降低网络流量.设计...
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消息队列 Kafka 版
云消息队列 Kafka 版是阿里云基于Apache Kafka构建的大数据消息中间件,广泛用于日志收集和分析、数据处理等场景。可提供全托管服务,用户无需部署运维,更专业、更可靠、更安全。
消息队列 Kafka 版所有文档.云消息队列 Kafka 版开发者指南.云消息队列 Kafka 版发布者与订阅者的最佳实践.“阿里巴巴官方指定消息产品,成熟、稳定、先进的技术体系打造金融级消息服务,感受双十一产品的完美体验”.云消息队列 RocketMQ 版.“即RocketMQ 轻量版,提供轻量模型、轻量 HTTP RESTful 协议,支持Serverless ...
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消息队列 ApsaraMQ
云消息队列 ApsaraMQ 是阿里云自主研发的消息队列服务系列产品的总称,旨在为开发者和企业的不同业务场景提供强大、可靠、低成本、高弹性且易于管理的消息服务。云消息队列 ApsaraMQ 全系列产品提供 Serverless 化的消息服务,按实际使用量付费,自适应弹性,跨可用区容灾,帮助客户降低使用和维护成本,专注业务创新。
消息队列 RabbitMQ 版是一款兼容 AMQP 0-9-1 协议,解决开源稳定性痛点的消息队列产品,同时具备按量后付费的售卖模式开箱即用、无需评估容量等优势.云消息队列 RabbitMQ 版.移动互联网、物联网、互动直播原生支持,万物互联,端与云双向通信,支撑千万级设备同时在线.云消息队列 MQTT 版.消息服务是一款易集成、高并发、...
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消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件,广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰,更稳定,更安全。
消息队列 RocketMQ 版 Serverless 系列资源包重磅上线!存储空间无法自由弹性伸缩,空间不足会导致清理数据;多副本存储成本高.基于集群水位规划机器:·需要预留水位,且缩容复杂;受扩容速度限制,无法支持突发流量弹性.手工命令行操作运维,成本高,风险大;缺少配套可观测监控体系.自行运维保障,需要资深技术人员...
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开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务(包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务)迁移至阿里云实时计算全托管版。
参见:https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 消息队列 Kafka 版:是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性 的分布式消息队列服务,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线 和离线分析等场景,是大数据生态中不可或缺的产品之一,阿里云提供全托管服 务,用户无需部署运维,更专业、更可靠、...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云数据库RDS MySQL 版,E-MapReduce,实时计算,消息队列 Kafka 版,云速搭CADT
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中,常常需要对用户行为日志进行分析,通过数据挖掘,来更好地支持业务运营,比如用户轨迹,热力图,登录行为分析,实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时,常常导致分析不实时,平均响应时间长达10分钟,影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据,实现秒级响应的实时用户行为分析,并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析,得到用户特征和画像,实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓,对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能,千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高,支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用,免运维,全球多Region部署,快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
步骤6 确认消息被推送到消息队列 Kafka(实际消息条数大于 100,因为系统启动的日志 也被收集到 kafka,这部分日志会在 Flink流处理时,进行 ETL过滤)。步骤7(可选)查看消息队列 Kafka中的 filebeat的消息格式。文档版本:20201224 44 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 日志采集 日志模拟方式二:通过调用 ...
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Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中,对数据进行处理、分析,形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营,产互行业中的数字营销,物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点,给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中,有三个关键的环节,数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
产品列表 专有网络 VPC 日志服务 SLS 链路追踪 Tracing Analysis 云服务器 ECS 云数据库 RDS 最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 函数计算 FC 消息队列 Kafka 版 性能测试 PTS 云速搭 CADT 如二维码过期,请搜索群号:31852400 云服务器 ECS(产品名称)文档模板(手册名称)/文档版本信息 阿里云 Function Compute构建...
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