2022年，印象最深刻的Bug？？
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在说起k8s的一些方便之处以及强大的应用场景来说，首先需要知道什么是k8s，那么什么是k8s呢？k8s是一个为容器服务而生的一个可移植容器的编工具，是一个管理应用的全生命周期的一个工具，从创建应用，部署应用，应用提供服务，扩容缩容应用，应用更新等都非常的方便，而且遇到一个服务器挂了，可以自动将这个服务器上的服务调度到另外一个主机上进行运行，无需进行人工干涉，这就是k8s的魔力所在。 相较于传...
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，...
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...
借力AI破局数据库运维困境：从DAS Agent看智能运维的效率革命 在云数据库广泛应用的今天，运维工作早已不是“监控指标、排查故障”这么简单——面对突发的CPU突增、隐蔽的性能瓶颈，传统依赖人工经验的运维模式往往陷入“响应慢、诊断浅、优化难”的困境。而AI技术的出现，正为数据库运维注入“自治能力”，让运维从“被动救火”转向“主动保障”。阿里云DAS Agent作为融合大模型与实战经验的智能...
体验 MCP 赋能可视化 OLAP 智能体应用方案后，最大感受是它切实解决了传统数据分析的痛点。以往团队做分析，非技术同事因不懂 SQL，需反复依赖数据团队，分析周期长。而该方案借助 MCP 工具，通过自然语言就能自动生成 SQL，还能直接出可视化图表，零编码操作让非技术人员也能自主完成数据洞察。 PolarDB 的高性能也很亮眼，数据查询和结果返回速度快，且部署仅需 25 分钟，预估成本低...