官方博客-第43页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    ADBPG优化基础(一)ORCA优化器

    AnalyticDB PostgreSQL(ADBPG)就是一堆并行的PostgreSQL?当然不是!ADBPG作为一个基于PostgreSQL的Massively Parallel Processing(MPP)全并行架构的分析型数据库,针对数据分析场景在很多方面得到了加强。如双优化器(GPORC...

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  • 2024-05-15
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    图像检索解决方案

    针对图像检索业务场景,PAI提供了端到端的相似图像匹配和图像检索解决方案。本文介绍如何基于未标注的数据构建图像自监督模型,助力您快速搭建相似图像匹配和图像检索业务系统,进而实现以图搜图。

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  • 2024-05-15
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    日志审计:多账号下VPC流日志采集与监控方案

    本文主要介绍如何基于日志审计进行跨账号的VPC流日志采集与监控。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、压缩、实时聚合计算、自动老化等

    背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、...

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  • 【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系

    本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。

  • 2024-05-15
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    云效流水线+ECS服务器,自动化部署Web页面

    本文主要介绍如何通过使用ECS服务器与npm,结合云效的流水线服务以仓库代码提交为触发方式,进行了基于Vue的Web网页部署。

  • 2024-05-15
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    DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践

    DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践。

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  • 2024-05-15
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    基于AnalyticDB PostgreSQL数据共享实现企业级跨多业务的敏捷分析

    云数据仓库AnalyticDB PostgreSQL 版发布了最新自研的云原生架构实例,实现了跨实例间的数据共享能力。允许进行跨实例间的实时数据共享且无需进行数据迁移,可支持构建安全、高效、灵活的数据分析场景。本文介绍了依托数据共享实现云数仓跨多业务实例的敏捷数据分析方案。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 热点优化系列 (二):如何支持淘宝大卖家分区热点

    本文重点介绍分布式数据库下分区读写热点的相关优化。

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