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。
全栈可观测App提供了一套完整的分析工具,从数据统计分析能力到数据关联,再到具备智能化和自动化特性的相关工具,以解决人们在可观测性方面所遇到的问题。未来,我们将持续提供更加丰富和强大的分析工具来满足用户的需求。
大模型不知不觉已经火了快一年了,拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而,最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果,我是说如果,能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话,是不是会让这一切更方便快捷?! 按照传统方案,我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤,甚至还需要自行开发很多代码,这样的准入门槛实在,太!高!啦! 而今天,我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台,无需任何代码开发,简单快捷,自动连接企业内部应用与外部应用或数据,搭建企业的自动化服务流程,帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前,为了降低新版本发布带来的风险,期望能够先部署到灰度环境,用小部分业务流量进行全链路灰度验证,验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。
企业分支通过SAG接入阿里云SDWAN网络,企业本地员工能够通过阿里云SDWAN应用加速线路实现加速访问SaaS服务,目前方案只支持office365、salesforce、ZOOM,后续会考虑加速逐步增加其他三方应用。
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...
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