话题讨论榜
多元数据治理方法： 数据分类与标准化： 对数据进行分类，制定统一的数据标准和格式，确保数据的一致性和可比性。 元数据管理： 利用元数据管理工具来记录数据的属性、来源、使用情况等信息，便于数据的检索和分析。 数据质量管理： 实施数据质量控制流程，包括数据校验、清洗、去重等，确保数据的准确性和可靠性。 数据安全与合规性： 遵守数据保护法规，实施数据加密、访问控制、审计日志等安全措施。 数据目录和...
体验了阿里云 Kimi K2 方案，整体感受很惊艳。我选了 MaaS 调用方式，零门槛操作，5 分钟就完成配置，还能免费体验百万 Token，对想快速试错的开发者很友好。模型推理能力超预期，复杂逻辑题都能条理清晰作答，工具调用也很顺畅。界面交互简洁，不用写代码，可视化操作降低了使用难度。不过若需高并发场景，后续可试试 PAI 部署的竞价实例，能大幅降本。这么强的万亿参数模型，易用性还这么高，...
MCP赋能可视化OLAP智能体应用体验感受：迈向“人人可用”的数据智能 我认真体验了一下这款产品服务，觉得MCP调用polarDB MySQL 版与阿里云百炼，是真的给大模型赋能了！ 我们知道大模型Chat-gpt刚出来的时候，最开始是可以类似人一样思考并生成文字问答，但是这样对实际生产生活方式并没有什么实质性的帮助，对不对？ 后来有了MCP,相当于给大模型聪明的大脑配置了手脚，因此大模型才...
对Dify on DMS客服质检服务的感受与期待 感受与优势： 端到端自动化，价值立现：最大的亮点在于打通了DMS（数据来源）和百炼大模型（AI大脑），通过Dify（神经中枢）实现了从数据自动抽取->AI分析->结果结构化回写的全流程自动化。这彻底告别了之前需要手动导出Excel表格，再人工审核或编写复杂脚本分析的原始方式，效率提升是数量级的。 分析维度深度与灵活性：传统的基于关键词的质检非...
在数据库运维领域，AI技术正通过智能决策、自动化执行和精准预测重塑传统运维模式。以下结合最新行业实践和技术突破，从核心场景、技术方案到落地路径进行系统解析： 一、核心场景：AI如何突破传统运维瓶颈 1. 智能监控与异常感知 动态基线学习：通过LSTM等时序模型分析历史指标（如CPU、IOPS），建立动态基线。例如，阿里云PolarDB结合内核级实时数据流，可识别CPU利用率在非高峰时段的异常...