官方博客-第17页-阿里云开发者社区

  • 2025-04-03
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    函数计算支持热门 MCP Server 一键部署

    云上托管 MCP 搭建 AI Agent 将成为趋势。函数计算 FC 目前已经支持开源 MCP Server 一键托管,欢迎体验。

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    ACK AI Profiling:从黑箱到透明的问题剖析

    本文从一个通用的客户问题出发,描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查,最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析,从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。

  • 2023-09-22
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    沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 17: 向量数据库, 通义大模型AI的外脑

    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

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  • 2024-05-15
    3217

    阿里云容器服务 ACK AI 助手正式上线

    期待已久!阿里云容器服务 ACK AI 助手正式上线

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  • 2024-05-15
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    秒级弹性,探索弹性调度与虚拟节点如何迅速响应瞬时算力需求

    秒级弹性!探索弹性调度与虚拟节点如何迅速响应瞬时算力需求?

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  • 2024-05-15
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    倚天使用|YODA倚天应用迁移神器,让跨架构应用迁移变得简单高效

    YODA(Yitian Optimal Development Assistant,倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移,大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间,使得客户更加专注于应用本身算法的优化,协同客户实现降本增效。

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  • 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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    使用对比!SLS 数据加工 SPL 与旧版 DSL 场景对照

    本文讨论在不同的数据处理需求中,新版数据加工 SPL 与旧版数据加工 DSL 的使用对照。

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  • 2024-09-30
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    阿里云 SAE Web:百毫秒高弹性的实时事件中心的架构和挑战

    SAE 事件中心通过智能诊断显示通知与用户连接起来,SAE WEB 百毫秒弹性实例给事件中心带来了新的实时性、海量数据和高吞吐的挑战,本篇将带您了解 SAE 整体事件中心的架构和挑战。

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