如何实现聚水潭·奇门销售数据与MySQL的高效对接
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 聚水潭·奇门数据集成到MySQL的技术案例分享 在现代企业的数据管理中，如何高效、准确地实现不同系统之间的数据对接和集成是一个重要的课题。本文将聚焦于一个具体的系统对接案例：将聚水潭·奇门平台上的销售出库单数据集成到MySQL数据库中的BI智选-销售出库表。 为了确保数据集成过程的高效性和可靠性，我们采用了轻易云数据集成平台。该平台不仅提供了全透明可视化的操作界面，还支持高吞吐量的数据写入能力，使得大量数据能够快速被处理和存储。此外，平台
如何将领星ERP销售出库单无缝集成到金蝶云星空
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 领星销售出库单集成到金蝶云星空的技术实现 在企业信息化系统中，数据的高效流转和准确对接是业务顺畅运行的关键。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台，将领星ERP中的销售出库单数据无缝集成到金蝶云星空，实现自发货流程的自动化处理。 集成背景与挑战 在本次集成方案中，我们需要解决以下几个核心问题： 确保数据不漏单：如何定时可靠地抓取领星ERP接口的数据，并确保所有销售出库单都能被准确获取。 高吞吐量的数据写入：大量数据需要快速写入到金蝶云星
企业信息化：从旺店通到金蝶云星辰的数据无缝对接案例
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 (V2)采购申请单同步[旺店通->金蝶]技术案例分享 在企业信息化系统的集成过程中，数据的高效、准确传输是关键。本文将聚焦于一个具体的系统对接集成案例：如何将旺店通·企业版中的采购申请单数据无缝集成到金蝶云星辰V2中。 为了实现这一目标，我们采用了轻易云数据集成平台，通过其强大的可视化操作界面和全生命周期管理功能，确保每个环节都清晰透明。本次方案主要涉及两个核心API接口：从旺店通·企业版获取数据的purchase_apply_query
高效集成商城订单到销帮帮合同接口的方法
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 3查询商城订单到销帮帮合同接口 (线上:4802697) 在现代数据驱动的业务环境中，如何高效、可靠地实现不同系统之间的数据集成是每个企业都面临的重要挑战。本文将分享一个具体的技术案例：通过轻易云数据集成平台，将MySQL数据库中的商城订单数据集成到销帮帮合同接口，实现数据的无缝对接和高效处理。 本次集成方案名为"3查询商城订单到销帮帮合同接口 (线上:4802697)"，其核心任务是从MySQL数据库中定时抓取最新的商城订单信息，并批量
高效实现旺店通与金蝶云的数据同步方案
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 旺店通调拨单同步：从旺店通·企业奇门到金蝶云星空的数据集成方案 在现代企业的运营中，数据的高效流动和准确处理是确保业务顺利进行的关键。本文将详细介绍如何通过轻易云数据集成平台，实现旺店通·企业奇门与金蝶云星空之间的调拨单数据同步。 为了实现这一目标，我们采用了以下技术方案： 高吞吐量的数据写入能力：在本次集成过程中，确保大量调拨单数据能够快速、高效地从旺店通·企业奇门系统中提取，并写入到金蝶云星空。这不仅提升了数据处理的时效性，还保证了业
千人千面的监控观测平台
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 在传统分散的监控工具中，数据孤岛现象普遍存在，团队成员难以对业务系统的运行状态有全面的理解，团队亦难以快速对故障或异常快速达成一致。本文将探讨如何通过观测云平台实现自由与专业协作，构建一个千人千面的监控观测平台，以促进业务创新。 多租户设计与数据分流机制 观测云采用多租户设计和基于标签的数据分流机制，可将具备特定标签（Tag）的监控观测数据分流至特定工作空间（workspace），不同 Tag 的空间数据完全独立，确保每个团队都能拥有干净
如何通过观测云实现AIOps突破？
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 在当今信息技术迅猛发展的浪潮中，企业正置身于一个日益复杂化的 IT 环境，并面临着数据量的爆炸性增长。智能运维（AIOps），作为 IT 运维管理领域的革新者，融合了大数据和机器学习技术，致力于对 IT 运维流程进行深度优化和智能化自动化管理。在这一变革的背景下，构建一个高效的监控观测平台——观测云，已成为智能运维成功不可或缺的基石。本文将深入探讨为何构建观测云是实现智能运维的必备条件，并分析其三大核心原因。 观测云是构建智能运维体系的基
观测云对接 Pinpoint 最佳实践
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 简介 Pinpoint 是一个开源的分布式应用性能监控工具，由韩国搜索引擎公司 Naver 开发。它主要用于跟踪和监控分布式应用程序和微服务架构中的性能问题。Pinpoint 的核心功能包括对分布式链路的追踪和监控，通过收集和分析数据来帮助开发者定位问题所在。Pinpoint 支持实时的链路追踪，可以追踪请求在不同服务之间的传播路径，帮助用户了解整个操作流程和性能瓶颈。 观测云支持各种 APM 工具，包括 Pinpoint，只需要安装 D
智能弹性实践：Kubernetes HPA 与观测云的自定义指标集成
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 前言 Kubernetes 作为容器编排领域的领导者，已经确立了其在云原生技术中的事实标准地位。其中，Horizontal Pod Autoscaler（HPA）作为 Kubernetes 的核心组件之一，扮演着至关重要的角色。它赋予了应用程序根据实时工作负载和性能指标动态调整资源的能力，确保了服务的高可用性和响应性。 同时，Kubernetes 的 Custom Metrics API 与 External Metrics API 为
通过观测云 eBPF Tracing 实现无埋点的全链路追踪
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 前言 随着微服务架构的普及和系统复杂度的增加，对应用程序的可观测性要求也越来越高。传统的监控方法通常需要在应用程序中添加代码来记录和追踪重要信息，这种方法可能会增加系统的负担，并且在复杂系统中维护难度较大。 eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）是一种内核技术，能够在不修改应用程序代码的前提下，收集应用程序的运行时信息并进行分析。通过结合 eBPF 和 DataKit，我们可以实现对任何编程语言，任何技
基于时间的半结构化数据模型
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 前言 众所周知，真正意义上的统一监控观测平台本质上是一个超大的数据湖，其存储了大量的来自监控指标，各种各样的日志，各种各样的链路追踪以及包括用户访问行为等海量的可观测性数据。 这些海量数据有什么特点呢？ 首先，第一个特点是时间戳是这些数据的最重要的标记，这个无需多言。 其次，第二个特点是数据结构千变万化，我们通常用 tag 这个概念来对这些数据进行标记。 所以观测云的核心数据结构就是： timestamp {tag1，tag2，tag3…
eBPF Tracing 实现原理
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 前言 eBPF 是一种强大的内核技术，允许在内核中安全地执行自定义代码。通过 eBPF，开发者可以在不修改内核源码的情况下，对内核功能进行扩展和监控。eBPF Tracing 利用这一技术，对系统调用、内核函数等进行跟踪，从而实现对应用行为的深入洞察。 与传统的监控方式相比，eBPF Tracing 具有以下优势： 无侵入性：无需修改应用代码即可进行监控。 高性能：在内核层面执行，减少了对应用性能的影响。 细粒度：可以精确到单个系统调用或
链路追踪可视化利器之火焰图
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 随着现代化技术的发展，为了能够保证 IT 系统的稳定性、高扩容性，企业往往采用分布式的方式来构建 IT 系统。但也正因为如此，IT 系统中涉及到的服务和组件可能被分布在不同的服务器、数据中心甚至不同的地理位置，这导致应用发生故障时从架构上我们很难追踪到实际发生问题的节点位置。链路追踪是监控和诊断这些分布式系统的关键技术之一，通过链路追踪我们可以更直观的了解用户请求路径，分析应用服务之间的交互依赖调用甚至可以快速识别定位发生错误的位置。 火
利用观测云实现云资源FinOps优化
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 前言 在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业选择使用云服务来提升业务灵活性和扩展能力。然而，云资源的快速增长同时也带来了成本控制的挑战。FinOps 作为一个结合了成本、业务和运维的跨领域实践，旨在帮助企业优化云资源的使用，实现成本透明化、可预测性和控制。 云计算的成本挑战 云计算的按需定价模式虽然带来了灵活性，但同时也使得企业在成本控制上面临诸多挑战。首先，云服务的使用量和费用往往呈现出高度的波动性，企业很难根据历史数据准确预测未来的支出
观测云全面支持 OaC，通过 Terraform 管理您的可观测性
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 什么是 Terraform？ Terraform 是 Hashicorp 公司开源的一种资源编排工具，常用于管理多云资源。利用 Terrafrom 提供的特定配置语言 HCL（Hashicorp Configuration Language）来定义资源，再由 Terraform 统一解析构建资源之间的依赖关系，生成执行计划，调用各个厂商的具体实现来完成资源的生命周期管理。 Terraform 支持多种云厂商，包括国内的阿里云、华为云、腾讯
观测云链路追踪分析最佳实践
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 背景 如果要在开发、运维和工程层面持续改进一个涉及多服务的应用，以链路追踪、日志检索、指标收集、用户体验监测、性能剖析、关联分析等作为代表性技术的可观测性必不可少，这一看法已成为共识，但在采用这项技术的过程中，如何分析相关数据对很对人来说任然存在一些困难和误区，本文尝试通过几个浅显的例子说明分析链路追踪数据时会遇到的一些问题，并不会严谨论述相关概念。 示例应用 本文采用一个部署在 K8s 的前后端分离应用 RuoYi-Vue 作为案例介绍
华为云LTS日志上报至观测云最佳实践
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 华为云LTS简介 华为云云日志服务（Log Tank Service，简称 LTS），用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备运维管理、用户业务趋势分析等。 方案说明 目前有两种 LTS 上报至观测云的方案，分别为： 1、通过观测云 Func 平台的官方脚本 观测云集成（华为云-LTS 日志采
观测云对接 SkyWalking 最佳实践
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 简介 SkyWalking 是一个开源的 APM（应用性能监控）和可观测性分析平台，专为微服务、云原生架构和基于容器的架构设计。它提供了分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化的解决方案。如果您的应用中正在使用SkyWalking ，并且希望将 SkyWalking 采集到的 Tracing 数据集成到观测云，实现从基础设施到应用层的全面可观测。即可参考本文操作步骤，快速完成切换。 集成环境 Java 版本 1.8 DataK
通过观测云 DataKit Extension 接入 AWS Lambda 最佳实践
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 前言 AWS Lambda 是一项计算服务，使用时无需预配置或管理服务器即可运行代码。AWS Lambda 只在需要时执行代码并自动缩放。借助 AWS Lambda，几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码，而且无需执行任何管理。 Lambda Layer 是一个包含补充代码或数据的 .zip 文件存档，通常包含库依赖项、自定义运行时系统或配置文件。Lambda 扩展则是可以增强 Lambda 函数的功能，例如集成监控、安全性和监管
Docker-Compose 应用可观测性最佳实践
10月26日，北京站源创会，聊聊高性能计算与大模型推理 前言 在现代软件开发中，容器化技术已经成为一种趋势，它为应用的部署、扩展和管理提供了极大的便利。Docker 是容器化技术的代表，而 Docker Compose 则是 Docker 官方提供的一个工具，用于定义和运行多容器 Docker 应用程序。 Docker Compose 通过一个 YAML 文件来配置应用程序的服务，然后使用一个简单的命令就可以创建并启动所有服务。它非常适合开发、测试和生产环境，因为它可以轻松地将应用程序的多个部
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