PolarDB-X 分布式数据库,采用集中式和分布式一体化的架构,为了能够灵活应对混合负载业务,作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构,其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力,作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库,DN 在 InnoDB 的存储结构基础上,进行了深度优化,大幅提高了数据访问的效率。
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖,通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值,以及用户在使用中的最佳实践。
本次分享意在帮助用户更加全面、深入地了解百炼的核心产品能力,并通过实际操作学会如何快速将大模型与自己的系统及应用相结合。主要包括以下三个方面: 1. 阿里云百炼产品定位和能力简介 2. 知识检索 RAG 智能体应用能力和优势 3. 最佳落地案例实践分享
对于正在使用 GitLab 国际站托管代码的企业和研发团队,除迁移至极狐 GitLab 外,国内其他主流的 DevOps 平台也具有完备的产品能力,为开发者提供了更多的选择。其中,阿里云云效也提供了针对常见代码托管平台如 GitHub、GitLab 简单便捷的迁移方案,帮助用户快速完成核心代码数据的迁移,确保代码资产安全。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
本文介绍了基于阿里云 Function AI 和 Serverless 架构的 AI 编程解决方案 VibeCoding,展示其如何通过 AI 快速开发并上线小游戏及平台。方案支持普通与专家两种模式,用户可选择不同模型与数据库配置,具备良好的扩展性与交互体验,适合开发者与企业快速实现创意落地。
本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。