在 2024 年春节前夕,修正电商事业部面临了前所未有的技术挑战,修正将参与春晚的全民健康好礼派发的活动,且在央视及各大平台进行广告投放,预计流量激增至 16 亿,系统需要承载保底 5 万 QPS,目标 10 万 QPS。修正技术团队迫切需要升级 APP 架构以应对即将到来的超高并发场景。这一挑战不仅是对技术的考验,更是对修正品牌实力的一次展示。为了应对这次巨大的技术挑战,修正技术团队选择与阿里云云原生团队合作,进行 APP 架构的升级。
从 2008 年开始,我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设,如今,审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题,依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序,把每个 DevOps 系统的特点,诞生的背景,以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍,同时,我们也会以今天的视角再次审视这些问题,来看下同样的问题,经过十几年的发展,解决方案上有哪些不同。
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
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤,研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码,由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
2023年10月31日,杭州·云栖大会,阿里云技术主论坛带来了一场关于阿里云主力产品与技术创新的深度解读,阿里云网络产品线负责人祝顺民带来《云智创新,网络随行》的主题发言,针对阿里云飞天洛神云网络(下文简称洛神网络)领域产品服务创新以及背后的技术积累进行了深度解读,不少背后的创新技术系首次重磅披露。
本次文根据峰会演讲内容整理:分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进,以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.