官方博客-第34页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    PolarDB-X Operator 基于两次心跳事务的指定时间点恢复方案介绍

    本文将介绍,PolarDB-X Operator将在事务策略为XA事务或者TSO事务时,如何实现全局一致的任意时间点恢复,提出了基于两次心跳事务的恢复方案。

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  • 2024-05-15
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    基于AnalyticDB PostgreSQL的实时物化视图研发实践

    AnalyticDB PostgreSQL企业数据智能平台是构建数据智能的全流程平台,提供可视化实时任务开发 + 实时数据洞察,让您轻松平移离线任务,使用SQL和简单配置即可完成整个实时数仓的搭建。

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  • 2024-05-15
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    使用KMS为MSE-Nacos敏感配置加密的最佳实践

    本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。

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  • 2024-05-15
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    吴泳铭:拥抱人工智能驱动的产业智能革命

    吴泳铭:拥抱人工智能驱动的产业智能革命

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  • 2024-07-29
    405

    从供应商深度绑定,到走向真正的云原生,他们是这样做的

    没有 K8s 的运维权限,开发者也能排查和定位问题。

  • 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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  • 2024-12-25
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    通义视觉推理大模型QVQ-72B-preview重磅上线

    Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。

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  • 2024-12-27
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    【硬核】C++11并发:内存模型和原子类型

    本文从C++11并发编程中的关键概念——内存模型与原子类型入手,结合详尽的代码示例,抽丝剥茧地介绍了如何实现无锁化并发的性能优化。

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