云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

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8月前
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百炼融合AnalyticDB,10分钟创建网站AI助手
百炼融合AnalyticDB,10分钟创建网站AI助手。本课程由阿里云产品经理陈茏久分享,涵盖大模型行业变革、向量数据库驱动RAG服务化探索、方案优势及应用场景、产品选型配置及最新发布等内容。通过整合通义百炼和AnalyticDB,用户可快速搭建具备企业私域知识的AI助手,实现智能客服、教育、汽车等多行业的应用升级。教程详细介绍了从环境搭建到知识库配置的全流程,并提供了免费试用资源,帮助用户低成本体验核心能力。
Fluss: First Impression
本文由Flink PMC Member徐榜江翻译自Yaroslav Tkachenko的文章《Fluss: First Impression》,介绍了阿里巴巴开源的新一代流存储系统Fluss。文章分为七个部分,涵盖Fluss简介、Table作为核心概念、PrimaryKey Table、一体化集成、Flink SQL的Delta Join、Fluss实现细节及总结。Fluss通过表结构组织数据流,支持主键表和高效的点查,深度集成LakeHouse,并计划与Flink深度集成,提供实时数据分析能力。
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8月前
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来自: 数据库
计算效率提升 10 倍,存储成本降低 60%,灵犀科技基于 Apache Doris 建设统一数据服务平台
灵犀科技早期基于 Hadoop 构建大数据平台,在战略调整和需求的持续扩增下,数据处理效率、查询性能、资源成本问题随之出现。为此,引入 [Apache Doris](https://doris.apache.org/) 替换了复杂技术栈,升级为集存储、加工、服务为一体的统一架构,实现存储成本下降 60%,计算效率提升超 10 倍的显著成效。
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8月前
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云端问道5期实践教学-基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本文基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析实践,通过云起实验室进行实操。实验步骤包括创建VPC和交换机、开通Hologres实例、配置DataWorks、创建网关、设置数据源、创建实时同步任务等。最终实现MySQL数据实时同步到Hologres,并进行高效查询分析。实验手册详细指导每一步操作,确保顺利完成。
MaxCompute年度发布
本次分享介绍了阿里云MaxCompute在过去一年中的企业级数仓新功能。MaxCompute自2009年诞生,现已服务阿里巴巴集团、蚂蚁集团及众多第三方客户,日处理千万级任务。新功能包括湖仓一体开放性、Data+AI结合、非结构化数据处理(如Object Table)、实时数据处理(如增量物化视图)、性能优化(如MCU2.0和智能调优)以及企业级安全合规能力(如同城容灾和数据脱敏)。这些改进提升了数据处理的效率、安全性和性价比。
媒体声音|专访阿里云数据库周文超博士:AI就绪的智能数据平台设计思路
在生成式AI的浪潮中,数据的重要性日益凸显。大模型在实际业务场景的落地过程中,必须有海量数据的支撑:经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程,才能最终产生业务价值。事实上,大模型本身就是数据处理后的产物,以数据驱动的决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题,这正是以阿里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。
化整为零:湖仓数据平台一站式迁移
本文介绍了湖仓平台迁移的概况、痛点及解决方案。首先概述了数据湖和数据仓库迁移的现状与背景,强调其重要性及挑战。接着分析了迁移过程中的主要痛点,如数据量大、业务变更频繁等。最后提出了一种化整为零的新范式,通过精细化设计和自动化工具提升迁移效率,并展示了一站式湖仓迁移中心的关键阶段和产品大图,旨在加速迁移过程并减少人工成本。
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
DataWorks深度技术解读:构建开放的云原生数据开发平台
Dateworks是一款阿里云推出的云原生数据处理产品,旨在解决数据治理和数仓管理中的挑战。它强调数据的准确性与一致性,确保商业决策的有效性。然而,严格的治理模式限制了开发者的灵活性,尤其是在面对多模态数据和AI应用时。为应对这些挑战,Dateworks进行了重大革新,包括云原生化、开放性增强及面向开发者的改进。通过Kubernetes作为资源底座,Dateworks实现了更灵活的任务调度和容器化支持,连接更多云产品,并提供开源Flowspec和Open API,提升用户体验。
DataWorks年度发布:智能化湖仓一体数据开发与治理平台的演进
阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务,积累了丰富的实践经验,并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE,支持湖仓一体化开发,新增Flink计算引擎和全面适配locs,优化工作流程系统和数据目录管理。同时,阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook,提升开发者体验和效率。此外,DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能,显著提升了数据开发与分析的效率,已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。
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