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PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH
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。
基于函数计算搭建的异步任务执行框架
本文介绍基于函数计算实现的异步任务执行框架（编程语言：Python3），把跟阿里云资源开通相关的API封装到一个独立的模块，提供标准的API跟企业内部在用的ITSM或OA进行集成，降低客户对接API门槛，更快上阿里云。
PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴（空间聚集分析）- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴（空间聚集分析）-...
PolarDB 开源版 通过pgpointcloud 实现高效孪生数据存储和管理 - 支撑工厂、农业等现实世界数字化|数字孪生, 元宇宙相关业务的虚拟现实结合
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理；PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力。本文将介绍PolarDB 开源版 通过 pgpointcloud 实现高效孪生数据存储...
Serverless架构的弹幕应用开发实践
Serverless的理念是即时弹性，用完即走。服务并非长时间运行，这也就意味着像websocket这种长链接的请求模式看起来并不适合Serverless，但是否有其他的办法既能满足长连接模式请求，也能够利用Serverless本身特性呢？答案是肯定的，我们通过API网关来解决webscoket连接的问题，然后由网关触达Serverless服务的后端，本文以弹幕场景为例来介绍如何使用Serverless架构实现全双工通信。
AI大模型运维开发探索第五篇：GitOps 智能体
本文探讨了 Manus 智能体的设计及其与传统智能体的差异，重点分析了 CodeAct 机制对智能体执行效率的提升。作者通过《基于LLM的数据仓库》实验反思了交互接口选择的重要性，并提出操作系统和文件系统作为良好的自反馈交互系统。文章进一步结合 GitOps 和持续集成（CICD）理念，设计了一种低成本、可观测性强的智能体运行方案，包括计划智能体（Planner）和执行智能体（Executor）的协作流程。通过实际案例对比，展示了 GitOps 智能体与 Manus 的相似效果，并总结了其在记忆增强、推理可观测性、低成本部署及跨环境适配等方面的优势。最后提供了相关代码路径和参考材料。
