云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

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构建数据中台,为什么“湖仓一体”成了大厂标配?
在大数据时代,数据湖与数据仓库各具优势,但单一架构难以应对复杂业务需求。湖仓一体通过融合数据湖的灵活性与数据仓的规范性,实现数据分层治理、统一调度,既能承载海量多源数据,又能支撑高效分析决策,成为企业构建数据中台、推动智能化转型的关键路径。
【跨国数仓迁移最佳实践1】Append Delta Table 统一存储格式创新
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开,逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第一篇,跨国数仓迁移背后 MaxCompute 的统一存储格式创新。 注:客户背景为东南亚头部科技集团,文中用 GoTerra 表示。
从“听指令”到“当参谋”,阿里云AnalyticDB GraphRAG如何让AI开窍
阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版 GraphRAG 技术,创新融合知识图谱动态推理+向量语义检索,通过实体关系映射与多跳路径优化,构建可应对复杂场景的决策引擎。本文将通过家电故障诊断和医疗预问诊两大高价值场景,解析其如何实现从“被动应答”到“主动决策”的跨越。
淘天AB实验分析平台Fluss落地实践:更适合实时OLAP的消息队列
淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓,解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力,支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体,显著降低IO与计算资源消耗,提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地,覆盖搜索、推荐等核心业务,通过618大促验证,实现千万级流量、秒级延迟,资源消耗降低30%,State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构,拓展AI场景应用。
实时数仓Hologres V3.1版本发布,Serverless型实例从零开始构建OLAP系统
Hologres推出Serverless型实例,支持按需计费、无需独享资源,适合新业务探索分析。高性能查询内表及MaxCompute/OSS外表,弹性扩展至512CU,性能媲美主流开源产品。新增Dynamic Table升级、直读架构优化及ChatBI解决方案,助力高效数据分析。
DataWorks+Hologres:打造企业级实时数仓与高效OLAP分析平台
本方案基于阿里云DataWorks与实时数仓Hologres,实现数据库RDS数据实时同步至Hologres,并通过Hologres高性能OLAP分析能力,完成一站式实时数据分析。DataWorks提供全链路数据集成与治理,Hologres支持实时写入与极速查询,二者深度融合构建离在线一体化数仓,助力企业加速数字化升级。
数据中台架构解析:湖仓一体的实战设计
在数据量激增的数字化时代,企业面临数据分散、使用效率低等问题。数据中台作为统一管理与应用数据的核心平台,结合湖仓一体架构,打通数据壁垒,实现高效流转与分析。本文详解湖仓一体的设计与落地实践,助力企业构建统一、灵活的数据底座,驱动业务决策与创新。
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