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大数据AI产品月刊-2024年7月
大数据& AI 产品技术月刊【2024年7月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
畅捷通基于Flink的实时数仓落地实践
本文整理自畅捷通总架构师、阿里云MVP专家郑芸老师在 Flink Forward Asia 2023 中闭门会上的分享。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践，对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术，并且提供一些在技术架构上的参考建议。
人工智能平台PAI使用问题之如何实现数据在MaxCompute中是永久的
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
阿里巴巴数据仓库实践：从离线到实时的一体化探索
阿里巴巴的数据仓库实践从离线到实时的一体化探索，不仅为企业自身业务的快速发展提供了有力支撑，也为行业树立了标杆。通过不断优化技术架构、提升数据处理能力、加强数据治理和安全管理，阿里巴巴的实时数仓将为企业创造更大的价值，推动数字化转型的深入发展。未来，随着技术的不断进步和业务的持续拓展，阿里巴巴的实时数仓实践将展现出更加广阔的应用前景和发展空间。
数据仓库的深度探索与实时数仓应用案例解析
大数据技术的发展，使得数据仓库能够支持大量和复杂数据类型（如文本、图像、视频、音频等）。数据湖作为一种新的数据存储架构，强调原始数据的全面保留和灵活访问，与数据仓库形成互补，共同支持企业的数据分析需求。
数据仓库深度解析与实时数仓应用案例探析
随着数据量的不断增长和数据应用的广泛深入，数据治理和隐私保护将成为数据仓库建设的重要议题。企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、一致性和完整性；同时加强隐私保护机制建设，确保敏感数据的安全性和合规性。
DataWorks 数据服务 + BI 可视化分析报表 (搭建战报)
DataWorks 数据服务提供强大的数据 API 能力，并能与多种业界流行的 BI 报表 (DataV、QuickBI、PowerBI和Grafana) 结合，使用 API 数据源的好处是统一数据接口、统一权限管理、统一数据交换以及数据服务提供强大的各式各样的插件能力 (如缓存插件、流量控制插件、日志脱敏插件、断路器插件、IP访问控制插件、三方鉴权插件等)，下文介绍各热门 BI 工具接入 DataWorks 数据服务的操作方式。
实时数仓Hologres TPC-H及点查性能开箱测试
Hologres现在仍然是TPCH-30000榜单的全球第一，领先第二名高达23%，最新发布的2.2版本相比之前的1.x的版本性能大约提升100%。
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