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2025年07月
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07.23 09:41:35
回答了问题
2025-07-23 09:41:35
如何加速中国访问美国云的服务器访问速度
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07.23 09:32:54回答了问题
2025-07-23 09:32:54
聊一聊你眼中的Data Agent，它能帮我们完成什么？
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2025-07-23
如何加速中国访问美国云的服务器访问速度
利用云服务提供商的加速功能 使用全球加速服务：如阿里云的全球加速（GA），可以创建加速实例，将中国设为加速地域，美国云服务器所在区域设为终端节点组，通过智能分发流量，降低网络时延。腾讯云的全球加速（GA）和全球网络加速（GNA）产品也提供类似的全球范围网络优化服务。 CDN加速：使用内容分发网络（CDN），将美国云服务器上的静态资源，如图片、CSS、JavaScript等缓存到离中国用户较近的节点服务器上。腾讯云的CDN产品可提供全球覆盖的节点，当用户访问时，CDN会从最近的节点传输数据，减少访问延迟。 优化网络设置 选择优质网络服务提供商：不同的网络服务提供商（ISP）对国际网络连接质量有所不同。选择在国际网络连接方面口碑好、网络质量高的ISP，可提升访问速度。 优化DNS设置：选择更快的DNS服务器，如谷歌的8.8.8.8或国内一些优质的公共DNS服务器，加快域名解析速度，减少因DNS解析延迟导致的整体访问延迟。赞20 踩0 评论0 -
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2025-07-23
聊一聊你眼中的Data Agent，它能帮我们完成什么？
昨天把阿里云瑶池《Data+AI驱动的全栈智能实践开放日》Day2 的回放刷了两遍，最大的感触是——我们终于把“Agent”这个概念真正拉到了数据工程师的工位旁。过去我们做报表、做治理、做诊断，流程通常是：需求澄清 → 写 SQL/脚本 → 跑任务 → 对数 → 返工 → 再跑 → 交付。一条链路下来，人力、时间、情绪都在燃烧。而 Data Agent for Analytics 想做的，是把上面这一串动作压缩成一句自然语言指令：“帮我找出过去 7 天 GMV 下滑的 Top3 原因，并给出可落地的修复建议。”然后它就自己去连库、采样、建模、可视化、生成解释性报告，甚至把修复 SQL 也一并丢回来。这背后，不只是“大模型会写 SQL”那么简单，而是一整套“数据任务执行链”的闭环能力：意图解析：把模糊的业务语言拆成可执行的数据子任务（NL2DSL）。元数据感知：实时理解表血缘、字段口径、业务标签，减少“猜字段”时间。执行规划：RAG + 强化学习自动编排 SQL、ETL、Notebook、告警等多工具链。结果反思：对中间表、指标波动进行自我验证，发现异常自动回溯。记忆与迭代：把每一次人工校正写回知识库，下一次同类任务直接“零样本”复现。如果非要给 Data Agent 的核心技术排个序，我会把票投给“元数据驱动的可验证规划”。大模型负责“生成”，元数据负责“校验”，两者像飞行员和塔台，缺了谁都会坠机。———回忆一下自己在 Data+AI 趟过的坑，最痛的其实是“数据语义漂移”：• 业务口径三天两头改，文档永远落后代码；• 维度表悄悄加字段，旧报表直接算错；• 同一个指标，数仓、BI、A/B 平台各跑各的，高层会上永远对不齐。我们的解法分三步：① 用 DMS 数据治理把“字段-口径-责任人”锁进元数据中心，任何变更必须留痕；② 把指标 DSL 化，用 Git 管理版本，跑任务前先 diff；③ 让大模型在生成 SQL 时自动拉取最新 DSL，从源头消灭“语义漂移”。———对于这次瑶池发布的 Data Agent for Analytics，我的期待清单很具体：可插拔知识库：既能吃公有云的通用模式，也能私有化灌进我们公司自己的 3 万条指标口径。灰度执行：Agent 跑出来的 SQL 先在影子环境对数，人工确认后再切正式库，避免“AI 手抖”。成本可观测：每一步算子都打出 CU/IO/内存账单，让老板一眼看清“AI 提效”到底省了多少钱。低代码干预：当 Agent 跑偏时，用自然语言“拉回”它，而不是重新写 YAML。跨引擎混跑：既能下推 MaxCompute 做离线，也能弹到 Hologres 做交互式分析，一张嘴搞定“冷热”双链路。赞47 踩0 评论0
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