官方博客-第10页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    PolarDB-X最佳实践:如何设计一张订单表

    本文主要内容是如何使用全局索引与CO_HASH分区算法(CO_HASH),实现高效的多维度查询。

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  • 2024-05-15
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    AIGC训练场景下的存储特征研究

    在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。

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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。

  • 2024-11-26
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    云上数据安全保护:敏感日志扫描与脱敏实践详解

    随着企业对云服务的广泛应用,数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护,可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟,分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏(3 种模式)处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式,从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践,企业可以有效降低数据泄漏风险,提升数据治理能力和系统安全性。

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  • 2025-01-16
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    NSDI'24 | 阿里云飞天洛神云网络论文解读——《Poseidon》揭秘新型超高性能云网络控制器

    NSDI‘24于4月16-18日在美国加州圣塔克拉拉市举办,汇聚全球网络系统领域的专家。阿里云飞天洛神云网络的两篇论文入选,标志着其创新能力获广泛认可。其中,《Poseidon: A Consolidated Virtual Network Controller that Manages Millions of Tenants via Config Tree》介绍了波塞冬平台,该平台通过统一控制器架构、高性能配置计算引擎等技术,实现了对超大规模租户和设备的高效管理,显著提升了云网络性能与弹性。实验结果显示,波塞冬在启用EIP时的完成时间比Top 5厂商分别快1.8至55倍和2.6至4.8倍。

  • 2025-04-29
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    剑指大规模 AI 可观测,阿里云 Prometheus 2.0 应运而生

    本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案,针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集,采用全新时序存储引擎提升性能,并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力,结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外,该方案已成功应用于阿里云内部AI系统,如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来,阿里云将发布云监控2.0产品,进一步完善智能观测技术栈。

  • 2023-12-01
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    Koordinator 助力云原生应用性能提升,小红书混部技术实践

    本文基于 2023 云栖大会上关于 Koordinator 分享的实录,介绍小红书通过规模化落地混部技术来大幅提升集群资源效能,降低业务资源成本。

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    阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台

    阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台

  • 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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