作为 Gartner 定义的 10 大战略技术趋势之一，事件驱动架构（EDA）逐渐成为主流技术架构。根据 Gartner 的预估，在新型数字化商业的解决方案中，将有 60%使用 EDA，在商业组织参与的技术栈中，EDA 有一半的占比。 当下比较成功的企业已然认识到，要想最大限度提升运营效率和客户体验，务必要将业务和技术两方面的举措紧密结合起来。运营事件或业务形势的变化是时下众多企业关注的焦点，这些...

引言 事件驱动架构（EDA）是一种以事件为纽带，将不同系统进行解耦的异步架构设计模型。在 EDA 中，事件驱动的运行流程天然地划分了各个系统的业务语义，用户可以根据需求对事件与针对此事件做出的响应灵活定制，这使得基于 EDA 架构可以方便地构建出高伸缩性的应用。据 Daitan Group 的调研报告，早在 2017 年，例如 UBER、Deliveroo、Monzo 等公司就已经采用了 EDA ...

企业数字化转型过程中，天然会遇到消息路由，异地多活，协议适配，消息备份等场景。本篇主要通过 EventBridge 消息路由的应用场景和应用实验介绍，帮助大家了解如何通过 EventBridge 的消息路由高效构建消息路由能力。 背景知识 EventBridge 消息路由主要涉及以下云产品和服务： 事件总线 EventBridge 事件总线 EventBridge 是阿里云提供的一款无服务器事件总...

RocketMQStreams 聚焦「大数据量高过滤轻窗口计算」场景，核心打造轻资源，高性能优势，在资源敏感场景有很大优势，最低 1Core，1G 可部署。通过大量过滤优化，性能比其他大数据提升 25 倍性能。广泛应用于安全，风控，边缘计算，消息队列流计算。 RocketMQStreams 兼容 Flink 的 SQL，udf/udtf/udaf，将来我们会和 Flink 生态做深度融合，即可以独...

操作系统、数据库、中间件是基础软件的三驾马车，而消息队列属于最经典的中间件之一，已经有30多年的历史。其发展主要经历了以下几个阶段： 第一个阶段，2000年之前。80年代诞生了第一款消息队列是 The Information Bus，第一次提出发布订阅模式来解决软件之间的通信问题；到了90年代，则是国际商业软件巨头的时代，IBM、Oracle、Microsoft纷纷推出了自己的 MQ，其中最具代表...

本文目录 背景知识 大数据时代的构架演进 RocketMQ Connector&Stream Apache Hudi 构建Lakehouse实操 本文标题包含三个关键词：Lakehouse、RocketMQ、Hudi。我们先从整体Lakehouse架构入手，随后逐步分析架构产生的原因、架构组件特点以及构建Lakehouse架构的实操部分。 背景知识 1、Lakehouse架构 Lakehouse最...

为什么选用 RocketMQ 首先跟大家聊聊我们为什么会选用 RocketMQ，在做技术选型的过程中，应用场景应该是最先考虑清楚的，只有确定好了应用场景在做技术选型的过程中才有明确的目标和衡量的标准。像异步、解耦、削峰填谷这些消息中间件共有的特性就不一一介绍了，这些特性是决定你的场景需不需要使用消息中间件，这里主要讲述下在确定使用消息中间件后，又是如何去选择哪款消息中间件的。 同步双写，确保业务数...

引言：本篇文章主要介绍 RocketMQ 的可观测性工具在线上生产环境的最佳实践。RocketMQ的可观测性能力领先业界同类产品，RocketMQ 的 Dashboard 和消息轨迹等功能为业务核心链路保驾护航，有效应对线上大规模生产使用过程中遇到的容量规划、消息收发问题排查以及自定义监控等场景。 消息队列简介 进入主题之前，首先简要介绍下什么是阿里云的消息队列？ 阿里云提供了丰富的消息产品家族，...

之前的系列文章中，我们已经通过全链路金丝雀发布这个功能来介绍了 MSE 对于全链路流量控制的场景，我们已经了解了 Spring Cloud 和 Dubbo 这一类 RPC 调用的全链路灰度应该如何实现，但是没有涉及到消息这类异步场景下的流量控制，今天我们将以上次介绍过的《如何用 20 分钟就能获得同款企业级全链路灰度能力？》中的场景为基础，来进一步介绍消息场景的全链路灰度。 虽然绝大多数业务场景下...

对于日志分析大家可能并不陌生，在分布式计算、大数据处理和 Spark 等开源分析框架的支持下，每天可以对潜在的数百万日志进行分析。 事件分析则和日志分析是两个完全不同的领域，事件分析对实时性的要求更高，需要磨平事件领域中从半结构化到结构化的消息转换管道，实现查询检索，可视化等功能。但是目前针对流式的事件做分析的可用工具非常少，这对于期望使用Serverless架构或 EDA（事件驱动）架构的开发者...