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重磅干货免费下载!阿里云RDS团队论文被数据库顶会SIGMOD 2018收录
阅读量:5912 次
发布时间:2019-06-19

本文共 1173 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

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ACM SIGMOD数据管理国际会议是由美国计算机协会(ACM) 数据管理专业委员会(SIGMOD)发起、在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。

SIGMOD和另外两大数据库会议VLDB、ICDE构成了数据库领域的三个顶级会议。相对而言,SIGMOD比另外两个会议的含金量更高,被录取的难度更大。ACM SIGMOD的论文录取率是很低的,平均录取率大约仅为15%-17%。

来自阿里云RDS团队的论文“TcpRT: Instrument and Diagnostic Analysis System for Service Quality of Cloud Databases at Massive Scale in Real-time” (TcpRT:面向大规模海量云数据库的服务质量实时采集与诊断系统)被数据库顶会SIGMOD 2018收录。

TcpRT论文介绍了RDS天象系统在云数据库SLA数据采集、服务质量指标计算、异常检测、故障根因分析领域的创新工作,以及在各类云平台上大规模部署自动化服务的客户实践经验。

评委评价

I have plenty of experience with manual anomaly detection. That has wasted much time for me at work, so I liked what you described.

以下为SIGMOD 2018阿里云入选论文。

下载中文版:

下载英文版:

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简介

随着企业上云趋势的日益热化,作为产业核心组件的数据库,已成为各大云计算公司增长最快的在线服务业务。作为中国第一大云数据库厂商,我们RDS团队致力于为用户提供稳定的云数据库服务。从本质上看,RDS是一个多租户DBaaS平台,利用轻量级KVM、Docker镜像等资源隔离技术将用户所购买的数据库实例部署在物理机上,按需分配资源并进行自动升降级,实现一套完全自动化的智能运维管理。

云数据库对客户业务的稳定性至关重要,因此快速发现云数据库性能出现异常,及时定位异常原因是云数据库厂商的一个挑战。TcpRT是阿里云数据库用来监控和诊断数据库服务质量的一个基础设施。TcpRT从主机TCP/IP协议栈的壅塞控制采集trace数据,计算数据库延迟和网络异常,在后台流式计算平台进行大规模实时数据分析和聚合,通过统计指标历史数据的柯西分布发现异常点,并通过同一台主机、交换机、proxy下所有实例一致性趋势的比例来计算不同组件发生异常的概率。

到目前为止,TcpRT以每秒采集2千万条原始trace数据、每天后台处理百亿吞吐数据、秒级检测异常的卓越性能在阿里云持续稳定运行三年。

转载于:https://my.oschina.net/u/3611008/blog/1825260

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