官方博客-第9页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    PolarDB-X最佳实践:如何设计一张订单表

    本文主要内容是如何使用全局索引与CO_HASH分区算法(CO_HASH),实现高效的多维度查询。

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  • 2024-05-15
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    百亿大规模图在广告场景的应用

    这篇摘要主要介绍了美团外卖在搜索推荐业务中如何利用图技术解决挑战,包括外卖广告搜索推荐业务的介绍、异构大图的演进、大规模图引擎的建设,以及系统的总结和展望。

  • 2024-05-15
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    运营分析利器——SLS窗口漏斗分析

    漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中,成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示,当产品或者运营活动发布后, 通过收集运营数据、并建立漏斗模型,然后根据漏斗模型进行统计和分析,定位问题,从而进行对应的优化迭代,并持续跟踪,最终实现用户增长、产品优化等目标...

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  • 2024-05-15
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    开源Flink迁移至实时计算Flink全托管版最佳实践

    Flink全托管产品(Flink Serverless)是一款基于Apache Flink构建的全托管产品,为您提供全托管一站式的实时计算服务,具有免运费、高增值、低成本等特性。本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务(包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务)迁移至阿里云实时计算全托管版。

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    7倍性能提升|阿里云AnalyticDB Spark向量化能力解析

    AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能?

  • 2024-10-18
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    iLogtail 开源两周年:UC 工程师分享日志查询服务建设实践案例

    本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享,讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势,包括它在性能上超越 Filebeat 的能力,并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。

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    拥抱Data+AI|破解电商7大挑战,DMS+AnalyticDB助力企业智能决策

    本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。

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    拥抱Data+AI|B站引入阿里云DMS+X,利用AI赋能运营效率10倍提升

    本篇文章针对B站在运营场景中的痛点,深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务,赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力,提高价值交付效率的同时为数据平台减负。

  • 2024-05-15
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    SLS 大模型可观测&安全推理审计标准解决方案

    本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示,SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能,自定义仪表盘;SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据,建设完整统一的大模型可观测方案,为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。

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