Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台,旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.2版本中,Dataphin敏捷版上线助力企业打造轻量版数据中台,打通数据资产管理和消费,陪伴企业迈入数据高价值应用新阶段。
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
你真的用对了 useRef 吗?在与 TypeScript 一起使用、以及撰写组件库的情况下,你的写法能够避开以下所有场景的坑吗?
本文浅析了MySQL Join Reorder算法的流程,cost计算,剪枝算法等,希望通过本文能帮助大家了解MySQL优化器生成执行计划的具体流程。
iLogtail 作为开源可观测数据采集器,对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持,本文跟随 iLogtail 的脚步,了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
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。
针对雅迪“云销通App”的需求与痛点,本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案,助力销售人员高效用数,全面提升销售管理效率。
随着企业对云服务的广泛应用,数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护,可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟,分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏(3 种模式)处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式,从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践,企业可以有效降低数据泄漏风险,提升数据治理能力和系统安全性。
本文将通过阿里云开源的 Golang Agent,帮助用户实现“一行代码都不改”就能获取到应用产生的各种观测数据,同时提升运维团队和研发团队的幸福感。