官方博客-第10页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    走进RDS之MySQL内存分配与管理(上)

    MySQL的内存分配、使用、管理的模块较多,本篇文章主要介绍InnoDB层和SQL层内存分配管理器,主要包括ut_allocator、mem_heap_allocator和MEM_ROOT,代码版本主要基于8.0.25。

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  • 2024-05-15
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    计算巢AppFlow-如何在钉钉群实现智能答疑

    随着大模型能力越来越强大,利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而,各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑,仅依靠大模型的通用能力是远远不够的,这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。

  • 2024-05-15
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    RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

    RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 热点优化系列 (一):如何支持淘宝库存热点更新

    本文主要介绍PolarDB-X中支持热点行的优化思路和基本使用。

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  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    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

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    拥抱Data+AI|解码Data+AI助力游戏日志智能分析

    「拥抱Data+AI」系列第2篇:阿里云DMS+AnalyticDB助力游戏日志数据分析与预测

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    拥抱Data+AI|“全球第一”雅迪如何实现智能营销?DMS+PolarDB注入数据新活力

    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。

  • 2025-01-14
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    政采云业务网关实践:使用 Higress 统一替代 APISIX/Kong/Istio Ingress

    政采云基础架构团队技术专家朱海峰介绍了业务网关项目的背景和解决方案。

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  • 2024-06-13
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    阿里云运维第一步(监控):开箱即用的监控

    监控运维是一个体系化的工作,完善这个体系非一日之功。但是我们的业务不可一日无监控“裸奔”,在阿里云怎么样快速低成本的建立第一道资源监控的护城河?开箱即用的云监控,将会是你进入阿里云的第一个可靠的小伙伴。

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