官方博客-第19页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    ECS多场景迁移上云最佳实践

    阿里云弹性计算团队十三位产品专家和技术专家共同分享云上运维深度实践,详细阐述如何利用CloudOps工具实现运维提效、弹性降本。

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  • 2024-05-15
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    弱结构化日志 Flink SQL 怎么写?SLS SPL 来帮忙

    弱结构化日志 Flink SQL 怎么写?SLS SPL 来帮忙

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  • 2024-05-15
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    阿里云 Serverless 异步任务处理系统在数据分析领域的应用

    本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析,函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL,函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。

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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。

  • 2024-06-03
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    一站式链路追踪:阿里云的端到端解决方案

    端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统,能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪,需要解决三个难题:链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARMS 目前已支持全链路端到端追踪,快来查看转发吧~

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  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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  • 2024-09-24
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    通过实验深入了解 TCP 数据的发送和接收

    本系列文章是组内写给新人和实习生的 TCP入门系列教程,结合了理论和实践,本篇为第二篇,建议先读上篇《通过实验深入了解TCP 连接的建立和关闭》。

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  • 2024-10-23
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    Serverless + AI 让应用开发更简单

    随着云计算和人工智能(AI)技术的飞速发展,企业对于高效、灵活且成本效益高的解决方案的需求日益增长。本文旨在探讨 Serverless 架构与 AI 技术的结合,如何通过 Serverless 函数计算和 AI 开发平台,助力企业简化应用开发流程,减少企业 AI 业务试错成本,加速业务创新,为企业业务发展提供无限可能。

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