浅谈传统企业的大数据平台如何上云企业业务系统上云的最终目标，出于各种考量(有业务系统高可用的考量，也有不被云厂商绑定即vendorlockin的考量，也有生态系统合作伙伴即经济因素等多种考量)，部署架构不会是单一的某个公有云，而是多个公有云和私有云的混合部署形态。1.趋势介绍与阐述：大数据和云计算进一步深度融合,拥抱云计算走向云原生化首先我们来解读下“

昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。1、排查思路1.1 定位高负载进程首先

10年前，UC伯克利就曾预测云计算将会得到蓬勃发展，客户无需自建机房，按需为云端的资源进行付费，就像租赁模式，降低了企业在IT方面的一次性投入，同时，借助云端丰富的产品支持，加快了业务的上线和迭代速度，加码企业核心竞争力，值得称赞的是，基于云来构建的业务，其稳定性和安全性获得了更专业的保障。这就是常说的云计算带来的技术红利：更经济、更高效、更开放。

用消息中间件犹如小马过河，选择合适的才最重要，这需要贴合自身的业务需求，技术服务于业务。具体在选择上可从下面功能、性能、可靠性和可用性、运维管理、社区和生态、团队技术栈等维度来进行筛选。具体技术选型指标1：功能首要的就是功能维度，这个直接决定了你能否最大程度上的实现开箱即用，进而缩短项目周期、降低成本等。如果一款消息中间件的功能达不到想要的功能，那么

背景美团外卖从2013年11月开始起步，经过数年的高速发展，一直在不断地刷新着记录。2018年5月19日，日订单量峰值突破2000万单，已经成为全球规模最大的外卖平台。业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，如何为线上用户提供高稳定的服务体验，保障全链路业务和系统高可用运行，不仅需要后端服务支持，更需要在端上提供全面的技术保障。而相对服务端而言

前言在生产环境中，随着云原生架构的发展，自动的弹性伸缩、滚动升级、分批发布等云原生能力让用户享受到了资源、成本、稳定性的最优解。但是在应用的缩容、发布等过程中，由于实例下线处理得不够优雅，将会导致短暂的服务不可用，短时间内业务监控会出现大量io异常报错；如果业务没做好事务，那么还会引起数据不一致的问题，那么需要紧急手动订正错误数据；甚至每次发布

SpringBoot现在是很多很多公司应用的后端框架，因为它搭建快，能更好、更快速的整合其他第三方。那么随着业务的不断扩展，业务量的增加，这时候就会牵扯到分库分表，虽然这个词听起来很熟悉，作为程序员也很容易理解，但是我想应该也有不少读者没接触过分库分表，今天我们不聊如何分库分表，而是聊SpringBoot如何整合多个数据源的事情。也就是如何接入不同的

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随着信息技术的不断发展，各种网络数据层出不穷，网络安全也成为关注热点。每年全球由极端网络攻击带来的经济损失高达上千亿美元，而因恶意攻击造成的网络瘫痪、信息泄露、信誉受损等事件更是层出不穷。这时，像移动云Web全栈防护这样的云端产品就显得尤为重要了。该产品能提供Web应用安全防护，通过修改域名指向将业务流量牵引至移动云高防中心，实时监测防护，以保障用户网站业务

我在这里面给个非官方的定义吧。当一个集群的不同部分在同一时间都认为自己是活动的时候，我们就可以将这个现象称为脑裂症状。我们当如何理解这句话呢？首先我们需要是个集群。其次当中有业务是Master－Backup模式或双星模式。也就是说当主节点挂掉了，备用节点需要接管业务或者是两个节点直接有数据同步。让我们举个例子（图片来自https://blog.process