分析性能提升40%,阿里云Hologres流量场景最佳实践

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2024-08-13
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跟着 iLogtail 学习高质量软件建设

复杂的运行环境、巨大的部署量和高速发展业务迭代对 Agent 的软件工程质量带来了巨大挑战。基于阿里云可观测团队多年的开发和运维经验,本文将分享如何构建和执行可靠性工程策略。

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2024-05-15
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重磅解读阿里云云网络领域关键技术创新

2023年10月31日,杭州·云栖大会,阿里云技术主论坛带来了一场关于阿里云主力产品与技术创新的深度解读,阿里云网络产品线负责人祝顺民带来《云智创新,网络随行》的主题发言,针对阿里云飞天洛神云网络(下文简称洛神网络)领域产品服务创新以及背后的技术积累进行了深度解读,不少背后的创新技术系首次重磅披露。

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2024-05-15
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谈谈 RocketMQ 5.0 分级存储背后一些有挑战的技术优化

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实时数仓Hologres OLAP场景核心能力介绍

Hologres提供统一、实时、弹性、易用的一站式实时数仓引擎,解决复杂OLAP难题。

2024-05-15
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奇思妙想的SQL|兼顾性能的数据倾斜处理新姿势

本篇为系列第2篇,分享在支付宝支付数据链路改造升级过程中,针对数据倾斜的优化实践新方法,在解决数据倾斜问题的同时,还能兼顾更优的计算性能!

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一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01

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2024-08-06
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AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

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

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2023-10-07
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沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 18: 通过GIS轨迹相似伴随|时态分析|轨迹驻点识别等技术对拐卖、诱骗场景进行侦查

本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.

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