本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践,主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分
本文从思考日志的本质开始,一览业界对日志使用的最佳实践,然后尝试给出分布式存储场景下对日志模块的需求抽象,最后是技术探索路上个人的一点点感悟。
在当今数字化时代,日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而,随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升,日志数据的体量呈现爆发式增长,给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
DDL是数据库所有SQL操作中最繁重的一种,本文总结介绍了云原生数据库PolarDB中DDL全链路MDL锁治理的经验和进展,持续优化用户的使用体验,为用户打造最佳的云原生数据库。
本篇为下篇,主要对MySQL内存限制特性进行解读,代码基于8.0.28。本文将围绕该项工作的改动、设计实现等方面展开介绍。
本篇为系列第2篇,分享在支付宝支付数据链路改造升级过程中,针对数据倾斜的优化实践新方法,在解决数据倾斜问题的同时,还能兼顾更优的计算性能!
为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。
本文介绍了对象存储(OSS)在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面:1) 对象存储作为AI数据基石,因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选;2) AI场景下的对象存储实践方案,包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法;3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps,优化了大数据量下的带宽需求;4) 常用工具介绍,如OSSutil、ossfs、Python SDK等,帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施,以及不同工具的特点和应用场景。