企业依赖高流量工作负载,构建成本优化和容错的计算层至关重要。本文介绍了使用AWS服务(如EC2自动扩展、负载均衡、RDS和S3)构建高可用性和成本效益计算层的步骤。
本文介绍了GaussDB (for MySQL) 的流控机制,包括存储层和计算层的反馈式流控,以及计算节点的主动平滑流控。存储层通过监控资源状态限流,计算层根据写入和读取频率进行流控。该机制有效防止过载,确保服务稳定,提高资源利用率。实验显示,反馈式流控能精准控制高压实例,主动平滑流控能保持业务稳定。
本文是《Go语言开发者的Apache Arrow使用指南:计算层》的第五篇文章,回顾了Arrow的各个层次,重点介绍了计算层的结构,包括Datum和kernel的概念,并通过示例展示了如何向compute包添加scalar aggregate函数。最后指出了该方法的不足之处,并提到后续可能会有官方实现。
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