本文介绍了阿里云容器服务(ACK)支持的StrmVol存储卷方案,旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统(如EROFS)结合,StrmVol显著降低了小文件访问延迟,适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销,以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务,模拟分布式图像数据集加载,测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况,详细使用方法可参考官方文档。
              
              MaxCompute支持QUALIFY语法过滤Window函数的结果,使得查询语句更简洁易理解。Window函数和QUALIFY语法之间的关系可以类比聚合函数+GROUP BY语法和HAVING语法。
本文旨在对 Istio Ambient Mesh 的流量路径进行详细解读,力求尽可能清晰地呈现细节,以帮助读者完全理解 Istio Ambient Mesh 中最为关键的部分。
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
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.
如何充分发挥 SQL 能力,是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一,广泛应用在电商业务中,用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标,帮助业务人员随时了解业务的实时状态,快速发现问题和机会。同时,通过数据可视化和趋势分析,大屏也提供了决策支持和优化运营的功能,帮助业务人员做出及时的决策和调整策略,优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景,介绍如何构建经典实时数仓,实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转,基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。