事件溯源教程

GreptimeDB用于时间序列数据的多租户、分布式和云原生实时处理系统，是一个优秀的数据处理系统，可让您实时从时间序列中获取价值。与TimescaleDb 类似，Timescale 也将 Rust 用于他们的工具包扩展。 为什么选

在过去的一年里，我一直是负责Wix的事件驱动消息基础设施（基于Kafka之上）的数据流团队的一员。该基础设施被 1400 多个微服务使用。

用 Redis 模拟 Kafka实现事件驱动架构， Apache Kafka 已成为大多数技术栈中的主流组件。使用 Kafka 的好处包括确保事件中的因果顺序，同时保持并行性，通过在服务器之间快速复制分区来恢复故障，等等。然而，运行 Kaf

事件源（事件溯源）并不是一个新词，如果你在技术领域工作，你一定接触过事件源。事件源是一个强大的工具，被许多大型组织作为他们的数据库架构设计。它有能力扩大规模并服务于现代数据行业的需求。 在这篇文章中，我们将了解更多关于事件源的信息，以及为什么它越来

任何基础设施的关键部分之一是存储。与传统的关系模型相比，将事件存储在日志中非常简单。但是，当您体验到成功产品的好运时，即使是日志式存储也必须不断发展才能跟上。幼稚的实现当我开始使用事件溯源时，我想尽可能简单。老实说，我无法理解常见事件溯源数据库实现的许多陷阱。

事件溯源经常会被误解。这包括自动使用事件溯源意味着您必须在系统中各处引入最终一致性的想法。

事件驱动架构非常强大，非常适合分布式微服务环境。通过引入代理中介，事件驱动架构提供了解耦架构、更容易的可扩展性和更高程度的弹性。

假设我们要实现购物车。我们有以下要求：客户只能在打开购物车后将产品添加到购物车中。在选择产品并将其添加到购物篮时，客户需要提供选择的数量。系统根据当前价目表计算产品价格。客户可以从购物车中移除具有给定价格的产品。客户可以确

Homepoint 是一家位于美国的大型抵押贷款批发商和贷方。Homepoint 的软件平台团队需要找到数据库自动化解决方案并改进其单体数据库架构，以提高质量和更快地响应客户。该公司原来使用其贷款发放系统（LOS）数据库作为SSOT（单一事实来源），但这个数据库不支持自动决策，不支持

在 Back Market 的数据工程实习期间，我专注于为我们的内部数据消费者设计和集成数据沿袭平台。本文收集了我学到的关于如何快速识别不同类型的数据沿袭（数据世系data lineage）的关键经验。下面的文章将重点介绍实现。 可以将数据沿袭/数

如何构建流数据管道以捕获 MySQL 数据库更改并通过 Debezium 和 Kafka 将它们流式传输到 Apache Pinot？

Thalo 是用于构建分布式系统的事件源运行时。[url=https://wasmtime.dev/]它

首先了解业务逻辑可以建模为事件驱动的状态机： 状态机——状态机是一种数学抽象，用于设计基于行为模型的算法。状态机读取一组输入并根据这些输入更改为不同的状态。 状态— 状态是对等待执行转换的系统状态的描述。 转换——转换是从一种状态到另一种状态的变化。转换是在满

我认为状态机经常被误解和应用不足：这就是我写这篇文章的原因。这个事实列表的目的不是教你什么是状态机或如何使用它们；还有很多其他资源。相反，这里的目标是激发它们的使用并突出它们经常被忽视但仍然相关的事情。如果您正在阅读其中一个事实并认为它微不足道，或无关紧要，或未经证实，或，或

如果您从事数据工作，那么您很有可能多次遇到这个问题：数据是错误的，您不知道为什么。数据上游似乎有问题，但是您的内部同事都不知道为什么，我们该怎么办？我们应该联系谁？ 由于数据不是一等公民，数据团队大多开始对现有基础设施进行分析，以服务于其他初始目标

Olin 就像 WebAssembly 的 JVM。它用一组函数包装 WebAssembly 以访问外部世界，并跟踪诸如使用了多少指令、进行了多少系统调用以及使用了多少内存之类的事情。这有助于分析代码。 要查看 Olin 的运行情况，请单击