本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移?
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性,解决了云数据仓库的性能瓶颈,同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法,查询响应时间 (RT) 最多可减少75%,资源利用率提高19.0%,成本开销降低77.8%。
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
ADB MySQL的Compaction Service功能通过将Compaction任务从存储节点解耦至独立的弹性资源池执行,解决了资源隔离性弱、并发度低等问题,实现了资源消耗降低50%,任务执行时间平均减少40%,并支持按量付费,提升了系统的稳定性和成本效益。
NSDI‘24于4月16-18日在美国圣塔克拉拉市举办,阿里云飞天洛神云网络首次中稿NSDI,两篇论文入选。其中《LuoShen: A Hyper-Converged Programmable Gateway for Multi-Tenant Multi-Service Edge Clouds》提出超融合网关LuoShen,基于Tofino、FPGA和CPU的新型硬件形态,将公有云VPC设施部署到边缘机柜中,实现小型化、低成本和高性能。该方案使成本降低75%,空间占用减少87%,并提供1.2Tbps吞吐量,展示了强大的技术竞争力。
本文介绍了阿里云容器服务(ACK)支持的StrmVol存储卷方案,旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统(如EROFS)结合,StrmVol显著降低了小文件访问延迟,适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销,以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务,模拟分布式图像数据集加载,测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况,详细使用方法可参考官方文档。
享道出行利用阿里云容器服务ACK,结合AHPA智能弹性与ECS、ECI混合部署,解决了业务潮汐效应带来的弹性滞后和成本问题。