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RabbitMQ Serverless系列资源包上线,最低50元起!消息产品家族训练营,期待您的报名!RocketMQ 5.0 商业化版本重磅发布.RabbitMQ Serverless后付费实例计费说明.消息查询功能上线,支持消息的实时查看.监控报警支持实例、Vhost、Queue多维度监控报警.近期重要功能.和开源自建对比.云消息队列RabbitMQ版Serverless...
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消息队列 MQTT 版
云消息队列 MQTT 版是专为移动互联网(MI)、物联网(IoT)领域设计的消息产品,覆盖直播互动、金融支付、智能餐饮、即时聊天、移动 Apps、智能设备、车联网等多种应用场景;通过对 MQTT、WebSocket 等协议的全面支持,连接端云之间的双向通信,实现 C2C、C2B、B2C 等业务场景之间的消息通信,可支撑千万级设备与消息并发。
随着移动互联网以及物联网应用的蓬勃发展,阿里云推出云消息队列 MQTT 版,从而实现端(浏览器、Android、iOS、智能设备、直播互动、车联网)与云的双向通信,通过消息实现万物互联.移动、物联网定制,千万级设备同时在线以及毫秒级的消息推送能力,平滑的线性扩展能力,对业务完全透明.支持 MQTT 标准协议,WebSocket 协议...
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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、更安全.查看产品文档.购买云消息队列 Confluent 版....
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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场景体验馆,快来报名体验!消息队列明星产品精彩视频.0基础掌握RocketMQ 5.0训练营,带您深入浅出了解RocketMQ.云消息队列 RocketMQ 版Serverless实例计费说明.RocketMQ 5.0 商业化版本重磅发布.4.x和5.x版本实例差异说明.近期重要功能.按照消息的发布顺序进行顺序消费(FIFO),支持全局顺序与分区顺序...
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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。
消息队列kafkaserverless版本身实例未提供具体的云盘类型来选择,其性能表现只 与购买实例时预留的写入、读取的指标有关,写入峰值为预留写入的2倍,读取峰值 为读取预留的2倍 应用场景 借助CADT迅速的搭建Kafka不同类型的实例,并构建压测环境,快速对不同的实例 配置的性能进行压测,以验证不同配置对性能影响,帮助客户...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,消息队列 Kafka 版
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。
 云消息队列 MQ(RocketMQ):是构建分布式互联网应用的基础设施,通过 MQ 实现的松耦合架构 设计可以提高系统可用性以及可扩展性,是适用于现代应用的优秀设计方案。MQ 产品生态丰富,多 个子产品线联合打造金融级高可用消息服务以及对物联网的原生支持,覆盖金融保险、(新)零售、物联网、移动互联网、教育、物流、...
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
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
部署消息队列 Kafka 消息队列 Kafka版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的消息队列服务。广泛用 于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域,已成为 大数据生态中不可或缺的部分。步骤1 登录阿里云消息队列 Kafka版控制台。(https://kafka.console.aliyun.com)步骤2 切换地域为华东 1...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
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