本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版(以下简称ADB PG)的实际体验出发,介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务,并详细阐述ADB PG使用的优势技术,最后提供对应业务案例分析。
介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级,融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能,帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。
NSDI‘24于4月16-18日在美国圣塔克拉拉市举办,阿里云飞天洛神云网络首次中稿NSDI,两篇论文入选。其中《LuoShen: A Hyper-Converged Programmable Gateway for Multi-Tenant Multi-Service Edge Clouds》提出超融合网关LuoShen,基于Tofino、FPGA和CPU的新型硬件形态,将公有云VPC设施部署到边缘机柜中,实现小型化、低成本和高性能。该方案使成本降低75%,空间占用减少87%,并提供1.2Tbps吞吐量,展示了强大的技术竞争力。
全栈可观测App提供了一套完整的分析工具,从数据统计分析能力到数据关联,再到具备智能化和自动化特性的相关工具,以解决人们在可观测性方面所遇到的问题。未来,我们将持续提供更加丰富和强大的分析工具来满足用户的需求。
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