官方博客-第37页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    走进RDS之MySQL内存分配与管理(下)

    本篇为下篇,主要对MySQL内存限制特性进行解读,代码基于8.0.28。本文将围绕该项工作的改动、设计实现等方面展开介绍。

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  • 2024-05-15
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    阿里云 Serverless 异步任务处理系统在数据分析领域的应用

    本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析,函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL,函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。

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  • 2024-05-15
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    Mistral 7B v0.2 基础模型开源,魔搭社区微调教程和评测来啦!

    Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型,有如下几个特点

  • 2024-05-15
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    深度|庖丁解InnoDB之Buffer Pool

    聚焦在Buffer Pool的本职功能上,从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍

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  • 2024-05-15
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    浅谈弹性计算管控可观测性体系建设

    为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。

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    从故障演练到运维工具产品力评测的探索 | 龙蜥技术

    随着AI和云原生技术的发展,业界运维工具百花齐放,该如何让优秀的工具脱颖而出?

  • 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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  • 2024-08-12
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    敦煌智旅:Serverless 初探,运维提效 60%

    SAE 提供了一个开箱即用的 Serverless PaaS 平台,提供了微服务、监控等能力,帮助敦煌智旅很好地解决了发版困难、运维困难、弹性能力不足和资源利用率低等痛点问题。成功实现轻松应对 10 倍突增流量洪峰,运维效率大幅提升。

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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。

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