官方博客-第22页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    云原生场景下,AIGC 模型服务的工程挑战和应对

    本文介绍了在云原生场景下,AIGC 模型服务的工程挑战和Fluid 在云原生 AIGC 模型推理场景的优化。

  • 2024-05-15
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    解密最受欢迎的开源 Serverless 框架:流量篇

    解密最受欢迎的开源 Serverless 框架:流量篇

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  • 2024-05-15
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    秒级弹性,探索弹性调度与虚拟节点如何迅速响应瞬时算力需求

    秒级弹性!探索弹性调度与虚拟节点如何迅速响应瞬时算力需求?

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  • 2024-05-15
    1441

    使用阿里云KMS产品针对 Springboot 接口参数加密解密功能

    针对Springboot里面使用开源工具使用加解密,替换成阿里云KMS产品进行加解密;

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  • 2024-05-15
    165214

    一键开启 GPU 闲置模式,基于函数计算低成本部署 Google Gemma 模型服务

    本文介绍如何使用函数计算 GPU 实例闲置模式低成本、快速的部署 Google Gemma 模型服务。

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  • 2024-05-15
    523

    真·异地多活架构的实现用PolarDB-X

    今天我们这篇文章重点来说一下,对于一个分布式数据库,在异地多活架构中,起到了一个什么样的角色;对于其中的问题,解法是什么。

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  • 2024-10-21
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    浅析MySQL优化器统计信息

    本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。

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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。

  • 2024-11-29
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    性能提升利器|PolarDB- X 超详细列存查询技术解读

    本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。

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