官方博客-第30页-阿里云开发者社区

  • 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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  • 2024-06-07
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    自动化搭建专属 AI 绘图服务

    本文介绍了如何使用通义万相AIGC技术和阿里云的计算和存储产品来搭建自己的AI绘画服务。首先,通过创建基础云产品资源和部署AI绘画服务的步骤来开始搭建服务。然后,介绍了模板的原理和内容,以及ROS编排引擎的作用。接下来,详细介绍了AI绘画服务的一键部署过程,包括定义参数、模板的编写和ROS的使用。最后,提到了应用运行环境的搭建和自定义应用页面的方法。通过ROS的自动化部署,用户可以方便快捷地拥有自己的AI绘画服务。

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    内附原文|SIGMOD’24:百万核的智能调度,云数仓如何结合AI处理用户混合负载

    论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性,解决了云数据仓库的性能瓶颈,同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法,查询响应时间 (RT) 最多可减少75%,资源利用率提高19.0%,成本开销降低77.8%。

  • 2024-06-24
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    多环境镜像晋级/复用最佳实践

    本文介绍了在应用研发场景中,如何通过阿里云服务实现镜像构建部署的高效和安全。主要关注两个实践方法来确保“所发即所测”。

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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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  • 2024-08-15
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    动手实践:高效构建企业级AI搜索

    本文介绍了基于阿里云 Elasticsearch的AI搜索产品能力、业务价值、场景应用,以及搭建演示等。

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  • 2024-08-23
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    ICDE’24 | 中国企业首获最佳论文,详解PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移

    数据库领域顶会 ICDE 2024于5月13-17日在荷兰乌特勒支(Utrecht, Netherlands)举办。ICDE (The International Conference on Data Engineering) 与VLDB、SIGMOD被公认为是国际数据管理领域三大顶级学术会议,此次在荷兰召开的ICDE 2024大会,共吸引北京大学、清华大学、浙江大学、MIT、斯坦福等机构,以及谷歌、微软、阿里云、华为、字节等公司的近1000名人员参会,共同探讨AI、数据库、数据处理领域的前沿技术问题。

  • 2024-09-04
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    用Prompt技巧激发无限创意

    本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。

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