本文为阿里云SLS 执少 在《DataFunTalk技术交流会:阿里云实时查询分析专场》分享时的议题内容(文字版本)。首先,阿里云日志服务SLS是一个什么样的产品和服务呢? 我们用一句话来概括的话,那就是我们是一个云上的、一站式的、可观测日志服务平台。 首先呢,我们提供了强大的日志数据采集能力,支持...
本文主要介绍如何通过使用ECS服务器与npm,结合云效的流水线服务以仓库代码提交为触发方式,进行了基于Vue的Web网页部署。
“批量生产”、“快速裂变”和“去重”是制作营销短视频的关键,基于有限数量的基础素材大规模生成指定数量的新视频,是营销短视频创作的常见思路。本篇介绍使用智能媒体生产ICE创作营销短视频,自由设定脚本顺序模拟手动剪辑,实现自动化批量制作高质量原创视频。
在数据时代,过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群,所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库,其面对的数据可能从TB到GB字节不等,同时又要支持TP和AP Workload,要是在计算过程中内存使用不当,不仅会造成TP和AP相互影响,严重拖慢响应时间,甚至会出现内存雪崩、OOM问题,导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵,所以PolarDB-X 代价模型中,一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN,DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处,当查询性能低的时候,无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此,所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析,这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
阿里云日志服务(SLS)提供一站式数据采集、加工、查询分析、告警、可视化与投递等功能,其中查询分析以简单统一的接口提供大规模数据的查询、计算和分析能力,深受用户喜爱。 目前,分析系统每天接收5+亿次SQL查询请求,在底层,分析系统基于Presto内核,其中Coordinator节点上负载尤其严重,其...
部分金融行业客户的传统核心使用OceanBase替换国外商业数据库的过程中,需要针对业务模型和数据模型进行重构,数据库压测提出了针对单交易耗时和TPS的硬性指标,以下内容是OceanBase数据库调优过程中的一些具体优化实践。
AnalyticDB PostgreSQL(ADBPG)就是一堆并行的PostgreSQL?当然不是!ADBPG作为一个基于PostgreSQL的Massively Parallel Processing(MPP)全并行架构的分析型数据库,针对数据分析场景在很多方面得到了加强。如双优化器(GPORC...
针对问题咨询场景中出现大量相关领域的问题,PAI提供了智能客服对话系统解决方案,以降低客户等待时间和人工客服成本。本文以汽车售前咨询业务领域为例,介绍如何基于人工智能算法,快速构建智能客服对话系统。