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。
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。
MySQL支持了很多Charset与Collation,并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置,这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍,并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况,以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集,本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系,尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
本篇内容为防护(Protection),检测(Detection),恢复(Recovery),响应(Response)实践方案四部曲之一,主要介绍如何结合多产品使用在阿里云国际站做好防护(Protection)部分的安全。
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件,被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中,承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大,安全相关的挑战日益突出,消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而,RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此,我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版,进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理,以及相关的配置和实践。
大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能,通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手,通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能,能达到毫秒级的响应速度。目前,通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用,阿里云也在探索多智能体产品,即 AI 程序员,助力数字世界的蓬勃发展,颠覆 IT 生产力。
本文从“空间”这一维度,聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸,以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力,并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。
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。