源码星辰从实际应用场景来看，Data Agent 的能力可以覆盖数据生命周期的多个环节，具体包括： 数据自动采集与整合：打破 “数据孤岛” 跨源采集：主动连接分散的数据源（如数据库、API 接口、文档、网页、甚至物联网设备），无需人工逐个提取。例如，为企业营销部门采集电商平台销量、社交媒体评论、用户问卷等多维度数据，自动汇总成统一格式。 动态更新：根据需求设定更新频率（如实时、每日、每周），自动监测...

探索云世界动手实践Data Agent：当数据科学遇上智能体革命——一名全栈工程师的实践与思考 引言：从"数据工人"到"数据指挥官"的转变 记得三年前的一个深夜，我正手动处理着第37个ETL任务，突然意识到：我们这些数据工程师像极了"数据流水线工人"，80%的时间都在做重复性工作。而今天，当我看到阿里云发布的Data Agent for Analytics时，那种感觉就像第一次看到蒸汽机取代手工纺织——一场数...

噼里啪啦醉了要实现PB级日志数据的秒级分析，需要从存储架构、查询优化、资源管理等多方面进行技术创新。1.采用高性能存储架构，采用列式存储与高效压缩技术，通过按列组织数据，减少I/O开销并提升压缩率。2.优化查询与索引设计，采用智能索引与倒排索引以及冷热数据分层管理设计，减少全表扫描，对热数据（近期日志）采用本地缓存和高速存储，冷数据（历史日志）归档至低成本存储（如OSS），结合智能淘汰策略（LRU）优化...

aliyun1394200695使用SelectDB处理PB级日志数据的实战体验 作为一位长期与海量日志数据打交道的运维工程师，我深刻体会到传统日志系统在面对PB级数据时的无力感。 痛点经历 去年我们公司的业务量激增，日志数据很快突破了PB级别。原有的ELK架构开始出现明显瓶颈： 查询响应时间从秒级退化到分钟级 存储成本呈指数级增长 复杂分析查询经常导致集群崩溃 SelectDB的突破性体验 在技术选型阶段，我们测试了Se...