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AOM 应用广泛,下面介绍AOM的四个典型应用场景,以便您深入了解。 运维指标智能分析 海量业务下,出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的运维数据,如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据,自动完成故障根因分析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常进行智能分析并给出可能原因。来自:百科数据提供了更实时高效的多样性算力,可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化,综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99.95%可用性。存算分离架构,存储资源和计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 与传统自建Hadoop集群相比,Se来自:百科
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RocketMQ的架构设计 RocketMQ的架构设计基于分布式、高可靠和高可扩展的原则。它将Broker分为Master节点和Slave节点两种角色,Master节点负责消息的读写和分发,而Slave节点则负责数据备份和容灾。 在RocketMQ的架构中,多个Broker节点可以组成一个Cluster来自:专题实表。 指标设计:新建业务指标和技术指标,技术指标又分为原子指标、衍生指标和复合指标。 指标:指标一般由指标名称和指标数值两部分组成,指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点,指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。 原子指标:原子指标中的度量来自:专题
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