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通过 MCP 构建企业级数据分析 Agent
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP（模型上下文协议）标准化接口，解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力，支持实时数据接入和湖仓一体分析；函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境；Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground，实现高效的服务化部署，帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent，优化数据分析流程并降低成本。
如何在 Anolis 8 上构建基于 Nydus 和 Dragonfly 的镜像加速解决方案
Nydus+Dragonfly 组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间，提升集群间的镜像分发效率。
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
PolarDB-X最佳实践系列（三）：如何实现高效的分页查询
分页查询是数据库中常见的操作。本文将介绍，如何在数据库中（无论是单机还是分布式）高效的进行翻页操作。
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。
众安保险 CDP 平台：借助阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 打破数据孤岛，人群圈选提速4倍
随着业务在金融、保险和商城领域的不断扩展，众安保险建设 CDP 平台以提供自动化营销数据支持。早期 CDP 平台依赖于 Spark + Impala + Hbase + Nebula 复杂的技术组合，这不仅导致数据分析形成数据孤岛，还带来高昂的管理及维护成本。为解决该问题，众安保险引入 Apache Doris，替换了早期复杂的技术组合，不仅降低了系统的复杂性，打破了数据孤岛，更提升了数据处理的效率。
每天一个摆脱if-else工程师的技巧，优雅的参数校验
在日常的开发工作中，为了程序的健壮性，大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
Java 22 新增利器： 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。