阿里云新品发布会周刊第131期 丨 云原生一体化数仓重磅发布

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新品发布会

第156期: 云原生一体化数仓重磅发布 2022年2月16日 查看详情

云原生一体化数仓是集阿里云大数据产品MaxCompute、DataWorks、Hologres三种产品能力于一体的一站式大数据处理平台。技术上通过离线实时一体、分析服务一体、湖仓一体和数据综合治理架构实现成本更低、速度更快、性能更好、运维更简单。

云计算情报局

第29期:告别Kafka Streams,让轻量级流处理更加简单 2022年2月18日 查看详情

目前,消息的流式计算主要采取接入Flink、Spark Streaming等技术方案,但70%以上简单流场景的需求,客户也需要投入较大的人力成本和较高的资源,同时也导致了整个架构更复杂。消息队列Kafka版 ETL组件提供非时间窗口相关的流计算服务,基于低代码开发可满足包括格式转换、内容富化、本地聚合、路由分发等常用的数据处理需求。

热门阅读

1、工程设计论——如何写好工程代码

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设计是在对需求的认知不完整的情况下,对被设计对象进行求解的一个过程。这就迫使我们需要一边认识被设计对象,一边进行求解。为了并行化地进行这一过程,也为了使得对被设计对象地认识有初步的研究工具和基础,我们总结出了一套利用分拆提供弱约束,并基于这种分拆,来并行进行不同组件之间的设计的流程。 查看原文

2、谈一谈单元测试

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对于开发人员来说,单元测试一定不会陌生,但在各种原因下会被忽视,尤其是在我接触到的项目中,提测阶段发现各种各样的问题,我觉得有必要聊一下单元测试。为了写而写的单元测试没什么价值,但一个好的单元测试带来的收益是非常客观的。问题是怎么去写好单元测试?怎么去驱动写好单元测试? 查看原文

3、Redis 7.0 Multi Part AOF的设计和实现

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Redis 作为一种非常流行的内存数据库,通过将数据保存在内存中,Redis 得以拥有极高的读写性能。但是一旦进程退出,Redis 的数据就会全部丢失。 为了解决这个问题,Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化方案,将内存中的数据保存到磁盘中,避免数据丢失。本文将重点讨论AOF持久化方案,以及其存在的一些问题,并探讨在Redis 7.0 (已发布RC1) 中Multi Part AOF(下文简称为MP-AOF,本特性由阿里云数据库Tair团队贡献)设计和实现细节。 查看原文

新品发布会-往期回顾

第155期:阿里云图数据库GDB V3引擎发布 活动页面
随着互联网时代的快速发展,企业的数据呈现爆发式的增长,数据之间的关联也越来越复杂,图数据库应运而生。本次发布会将阿里云图数据库GDB V3引擎绝尘性能背后不为人知的秘密,分享基于Graph + AI技术,融合多元异构数据,支持用户做出更聪明的分析、决策的最佳实践。
第154期:阿里云CDN重磅升级 活动页面
QUIC是基于UDP的多路复用且安全的新一代传输协议,具有更低的连接和传输延迟,拥有极佳的弱网性能,在丢包和网络延迟严重的情况下仍可提供可用的服务。本次发布会,阿里云产品技术专家从QUIC技术特性、应用场景及客户价值等维度进行全面阐述,并邀请淘宝技术专家分享技术实践。阿里云长期致力于推动QUIC的发展和落地,从而为客户提供最佳体验。
第153期:阿里云实时数仓Hologres 年度发布 活动页面
Hologres作为阿里集团自研的一站式实时数据仓库引擎,支撑了阿里巴巴双11核心数据业务场景,解决了传统数仓数据加工链路长、数据出口多、数据更新难等问题。支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析,与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合,提供离在线一体化全栈数仓解决方案。本次Hologres年度直播,将会从阿里巴巴核心应用场景出发,深入解读实时数仓技术发展趋势,重磅发布Hologers年度核心功能,助力业务开发高性能、高可用、简单易用的一站式实时数仓。
第152期:低代码音视频工厂新品发布 活动页面
当下音视频技术越来越广泛地应用于各行各业中,但因开发成本高、难度系数大等问题,掣肘了很多企业业务的发展。阿里云基于云原生、音视频、人工智能等先进技术,提供易接入、强扩展、高效部署和覆盖多场景的音视频服务——低代码音视频工厂,助力企业快速搭建高品质的专属音视频业务平台。

云计算情报局-精彩内容

第28期:无影云电脑 ,开启云上办公新纪元 关注更多

从传统电脑的“有形”到黑科技云电脑“无影”,科技发展的一小步,为企业办公带来巨大改变。无影云电脑是未来办公云端化的趋势,能够帮助企业快速构建超安全、高性能、低成本的企业云上办公体系,让企业办公更安全、更弹性、更灵活。

第27期:这一次,我们聊聊企业成长的那些事 关注更多

众所周知,中小企业在成长阶段会面临许多困难与挑战,阿里云从客户角度出发构建多场景企业服务解决方案,帮助客户迈出企业信息化建设第一步,全面应对企业对外展示、引流、获客、营销、系统稳定、IT成本控制等各种业务和IT需求,助力千万成长型企业快速发展。

第26期:如何安全快速建立IT治理环境 关注更多

当下,传统制造业在信息技术发展的浪潮中面临着数字化升级的难题,而只有新一代数字化工业企业才能在未来竞争中占据优势,阿里云Lindorm联合阿里云工业大脑推出具备云原生超融合能力,支持信息技术 (IT) 与运营技术 (OT)云端融合的工业数据云系统,为汽车、能源、钢铁、水泥等工业企业数字化转型升级提供关键支撑。

第25期:如何安全快速建立IT治理环境 关注更多

以前,买家和卖家的交易常常因为时间、空间的问题而屡屡受限。现在,云采销打通了横亘在买卖双方之间无形的墙,为买家和商家提供全链路高效在线协同平台,实现了从需求、寻源、合同、订单、履约、结算、支付的端到端一体化解决方案,帮助大企业高效链接海量供应商,解决寻源和交易协同提效诉求,助力企业采购数字化转型;帮助商家通过数字化工具快速抢占商机,助力优质供应商搭建大企业合作通道,扩大供应半径,增加更多的生意机会。

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相关实践学习
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
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阿里云AnalyticDB具身智能方案:破解机器人仿真数据、算力与运维之困
本文将介绍阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL推出的全托管云上仿真解决方案,方案采用云原生架构,为开发者提供从开发环境、仿真计算到数据管理的全链路支持。
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AI Agent越用越笨?阿里云AnalyticDB「AI上下文工程」一招破解!
AI上下文工程是优化大模型交互的系统化框架,通过管理指令、记忆、知识库等上下文要素,解决信息缺失、长度溢出与上下文失效等问题。依托AnalyticDB等技术,实现上下文的采集、存储、组装与调度,提升AI Agent的准确性与协同效率,助力企业构建高效、稳定的智能应用。
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数据不用搬,AI直接炼!阿里云AnalyticDB AI数据湖仓一站式融合AI+BI
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阿里云AnalyticDB for PostgreSQL 入选VLDB 2025:统一架构破局HTAP,Beam+Laser引擎赋能Data+AI融合新范式
在数据驱动与人工智能深度融合的时代,企业对数据仓库的需求早已超越“查得快”这一基础能力。面对传统数仓挑战,阿里云瑶池数据库AnalyticDB for PostgreSQL(简称ADB-PG)创新性地构建了统一架构下的Shared-Nothing与Shared-Storage双模融合体系,并自主研发Beam混合存储引擎与Laser向量化执行引擎,全面解决HTAP场景下性能、弹性、成本与实时性的矛盾。 近日,相关研究成果发表于在英国伦敦召开的数据库领域顶级会议 VLDB 2025,标志着中国自研云数仓技术再次登上国际舞台。
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StarRocks x Iceberg:云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践
本文将深入探讨基于 StarRocks 和 Iceberg 构建的云原生湖仓分析技术,详细解析两者结合如何实现高效的查询性能优化。内容涵盖 StarRocks Lakehouse 架构、与 Iceberg 的性能协同、最佳实践应用以及未来的发展规划,为您提供全面的技术解读。 作者:杨关锁,北京镜舟科技研发工程师
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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。
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Fusion 引擎赋能:流利说如何用阿里云 Serverless Spark 实现数仓计算加速
本文介绍了流利说与阿里云合作,利用EMR Serverless Spark优化数据处理的全过程。流利说是科技驱动的教育公司,通过AI技术提升用户英语水平。原有架构存在资源管理、成本和性能等痛点,采用EMR Serverless Spark后,实现弹性资源管理、按需计费及性能优化。方案涵盖数据采集、存储、计算到查询的完整能力,支持多种接入方式与高效调度。迁移后任务耗时减少40%,失败率降低80%,成本下降30%。未来将深化合作,探索更多行业解决方案。
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海量数据分页查询效率低?一文解析阿里云AnalyticDB深分页优化方案
本文介绍了AnalyticDB(简称ADB)针对深分页问题的优化方案。深分页是指从海量数据中获取靠后页码的数据,常导致性能下降。ADB通过快照缓存技术解决此问题:首次查询生成结果集快照并缓存,后续分页请求直接读取缓存数据。该方案在数据导出、全量结果分页展示及业务报表并发控制等场景下表现出色。测试结果显示,相比普通分页查询,开启深分页优化后查询RT提升102倍,CPU使用率显著降低,峰值内存减少至原方案的几分之一。实际应用中,某互联网金融客户典型慢查询从30秒优化至0.5秒,性能提升60+倍。
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