更高效的数据处理解决方案：基于 MinIO 部署 Apache Doris 存算分离版本实践
现代数据处理在多维度面临严峻挑战，一方面，数据量的持续增长致使传统存储成本居高不下，非结构化数据所占比例日益攀升，进一步加重了存储负担，且数据质量问题推高了存储和清洗成本；另一方面，企业内部往往存在多套系统，数据难以集成，这对数据分析的成本和时效性也提出了更高的要求。Apache Doris 作为一款具备高性能的实时分析数据库，拥有湖仓一体的能力。当它与 MinIO 这样高性能且 S3 兼容的对象存储系统相结合时，能够构建出一个高效且具备低成本特性的数据分析系统。本文将介绍基于 Apache Doris 和 MinIO 的存算分离部署教程与使用实践。
从 OpenSearch 到 Apache Doris：领创集团日志系统升级实践，降本 45
随着业务全球化扩展与数字化运营的深入推进，日志系统的规模和复杂度不断攀升，原有基于 OpenSearch 的日志平台逐渐难以满足成本控制、性能保障和可维护性等多维需求。为应对持续增长的数据压力和更灵活的分析场景，领创集团技术团队启动了日志系统的架构升级实践，并最终选择 Apache Doris 作为新一代日志系统的核心。实现了综合成本下降超 45%、查询性能提升 5 倍、日志写入达到准实时以及灵活的运维策略等一系列显著收益。
有哪些类似 Danswer 的开源问答系统？
本文介绍了五款开源问答系统：Apache Answer适合团队知识沉淀；QAnything可将杂乱文档变为可对话的知识库；Haystack适合作为企业级问答中台基础；KoalaQA聚焦售后与智能客服场景；Khoj则是个人AI知识助手。选择时需根据使用场景、技术投入与团队需求匹配，系统落地后更需持续运营才能真正发挥作用。
