基于 Stable Diffusion Serverless API 解决方案搭建 AI 文字生成应用,支持并发出图。
ADB PG是一个经典MPP数据库,长项在于查询分析处理,面对客户联机分析和联机交易(HTAP)场景就显得力不从心,我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题,因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构,来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短,充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性,分析型数据库专注于数据加工跑批场景,然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG,通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
广义上的链路成本,既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销,也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解,本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本,人力成本将在下一小节(效率)进行介绍。
本文将演示结合云效 AppStack,来看下如何在阿里云 ACK 集群上进行应用的 Ingress 灰度发布。
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生,降低成本并提供无限容量,通过将存储层分离,使用ESSD作为WAL,OSS作为主存储,实现了成本降低和性能优化。此外,它利用弹性伸缩和抢占式实例,减少了70%的计算成本,并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且,AutoMQ与Apache Kafka相比,能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升,且完全兼容Kafka API。
本次文根据峰会演讲内容整理:分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进,以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化?由于useMemo和useCallback类似,所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例,部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。
用户画像在市场营销的应用重建中非常常见,已经不是什么新鲜的东西,比较流行的解决方案是给用户贴标签,根据标签的组合,圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表,以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签,例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计,本文将以PostgreSQL数据库为基础,给大家讲解一下更加另类的设计思路,并且看看效率如何。