StarRocks-ot Amazon EKS-en KEDA és Karpenter segítségével nagyvállalati OLAP feladatokhoz optimalizáljuk
A nagyvállalatok számára a pénzügyi elemzés komoly követelményeket támaszt. A kérdéseknek másodpercenként kell megválaszolódnia, nem percekig. Több ezer pénzügyi szakembernek egyszerre kell hozzáférnie az adatokhoz havonkénti zárási ciklusok során. Amikor az adatok mérete több száz gigabájtól terabájtokra növekszik, több milliárd rekordot magában foglalva, az alatti infrastruktúra is képesnek kell lennie, anélkül, hogy a mérnököknek választ kellene szüntenie a teljesítmény és a költség között.
Kapcsolódó cikkek
A Cloudflare WAF védi a WordPress alkalmazásokat két magas szintű biztonsági réstól
A Cloudflare két WAF-szabályt alkalmazott, a WordPress biztonsági csapat által feltárt, magas súlyú hibákra válaszul. Az új szabályok a Cloudflare összes ügyfelét, akik a sérült WordPress verziókat használnak, védik, de az ügyfeleknek továbbra is azonnal frissíteni kell a javított verzióra.
Eclipse Dataspace komponensek az AWS-en: Költséghatékony stratégiák
Amikor Eclipse Dataspace Components (EDC) csatlakozókat AWS-en telepítesz, az egyik első kihívás az szükséges infrastruktúra költségének előre megjósolása és irányítása. Ha nincsenek világos mérőszámok, nehéz tájékozott döntéseket hozni a feladatméret, a környezet konfigurációja és a hosszú távú befektetés tekintetében. Az “Eclipse Dataspace Components (EDC)” blogsor első része a alapokat foglalta magában
Eclipse Dataspace-komponensek az AWS-en: A termelési környezetben alkalmazott architektúrák
Az Eclipse Dataspace Components (EDC) csatlakoztatók működtatása a termelési környezetben az AWS-en, átgondolt architektúra-döntéseket igényel az izoláció, a felügyelt szolgáltatások és a biztonsági réteg tekintetében. Az “Eclipse Dataspace Components (EDC)” sorozat első részében a dátum tér architektúrájának alapjait és az International Data Space Association (IDSA) szabványai szerint az EDC-t ismertük. Ha még nem ismeritek az EDC-t, akkor ajánljuk, hogy azzal kezdjenek.