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面向AI场景的数据处理和数据检索
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。
浅析MySQL Join Reorder算法
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。
走进RDS之MySQL内存分配与管理（中）
MySQL内存分配与管理总体上分为上中下三篇介绍，本篇为中篇，主要介绍 InnoDB 的内存构成和使用，代码版本主要基于8.0.25。
iLogtail 开源两周年：UC 工程师分享日志查询服务建设实践案例
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。
iLogtail 开源贡献人物专访：技术之路无坦途，与社区共同成长
在 iLogtail 开源两周年这一里程碑时刻，我们邀请到了两位社区 Committer 进行分享，揭秘这些开发者如何在日常工作中与 iLogtail 结缘，又如何在业余时间里为项目添砖加瓦，推动其不断向前发展~
PolarDB-X 开源 | 基于Paxos的MySQL三副本
PolarDB-X 作为PolarDB分布式版，是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品，采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构，支持集中式和分布式一体化形态，具备金融级数据高可用、分布式水平扩展、混合负载、低成本存储和极致弹性等能力，坚定以兼容MySQL开源生态构建分布式能力，为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时代数据库服务。
全景剖析阿里云容器网络数据链路（四）—— Terway IPVLAN+EBPF
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第四部分部分，主要介绍Kubernetes Terway EBPF+IPVLAN模式下，数据面链路的转转发链路。
