官方博客-第17页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    享道出行:容器弹性技术驱动下的智慧出行稳定性实践

    享道出行利用阿里云容器服务ACK,结合AHPA智能弹性与ECS、ECI混合部署,解决了业务潮汐效应带来的弹性滞后和成本问题。

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  • 125841

    PolarDB闪电助攻,《香肠派对》百亿好友关系实现毫秒级查询

    PolarDB分布式版助力《香肠派对》实现百亿好友关系20万QPS的毫秒级查询。

  • 1134

    数据库索引回表困难,揭秘PolarDB存储引擎优化技术

    PolarDB分布式版存储引擎采用CSM方案均衡资源开销与可用性。

  • 2024-05-15
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    设计与构建 FinOps 流程、团队、体系与目标

    企业 FinOps 实施不是一蹴而就的项目,如果您正在推进企业云原生 FinOps 落地,除了选择合适的技术手段,企业内部的流程和体系建设也尤为重要。

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  • 2024-05-29
    51885

    小而美:两步完成从源码到应用的极简交付

    本文将主要介绍,如何通过 SAE 快速实现项目从源码到应用的交付与上线。

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  • 2024-06-24
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    基于 ROS 的 Terraform 托管服务轻松部署文本转语音系统 ChatTTS

    基于 IaC 的理念,通过定义一个模板,使用 ROS 提供的 Terraform 托管服务进行自动化部署,可以非常高效快捷地部署任意云资源和应用(比如 ChatTTS 服务)。相比于手动部署或者通过 API、SDK 的部署方式,有着高效、稳定等诸多优势,也是服务上云的最佳实践。

  • 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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  • 2024-08-15
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    MySQL实现并发控制的过程

    数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的?本文以 MySQL 8.0.35 代码为例,尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。

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  • 2024-09-03
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    MySQL 8.0:filesort 性能退化的问题分析

    用户将 RDS MySQL 实例从 5.6 升级到 8.0 后,发现相同 SQL 的执行时间增长了十几倍。本文就该问题逐步展开排查,并最终定位根因。

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