官方博客-第16页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    某海外视频网站AWS S3 搬迁至OSS解决方案

    某网站主体位于AWS,经营视频直播/点播以及其他互联网衍生业务,面向广大的海外手机端客户。目前已经在使用阿里云的VOD SDK,并将主要视频数据存放于S3。现需要将业务从AWS S3迁移至阿里云OSS。

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  • 2024-05-15
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    基于阿里云RDS PostgreSQL打造实时用户画像推荐系统(varbitx))

    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。

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  • 2024-05-15
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    通过HBR实现NAS容灾方案

    本文介绍如何基于NAS+云上备份HBR实现云文件数据容灾。

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  • 2024-05-15
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    基于图数据库搭建企业级的推荐类系统

    本文为您介绍基于专有云敏捷版数据库场景DBStack和图数据库搭建企业级推荐类系统。

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  • 2024-05-15
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    K8s挂载PVC日志采集“轻量级”玩法

    本文介绍一种使用K8s挂载PVC日志采集时的轻量级部署方式。

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  • 2024-05-15
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    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)-...

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  • 2024-05-15
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    Lindorm:时序数据“存、算、管、用”的最佳实践

    本文档介绍Lindorm时序引擎在时序数据的存储、计算、管理、应用上的最佳实践。

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  • 2024-05-15
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    谈谈PolarDB-X在读写分离场景的实践

    针对写少读多的业务,本文采用读写分离的方式,将读写流量做分流,减轻主实例的压力,同时利用只读库横向的扩展能力,快速提升读性能。

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  • 2024-05-15
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    长路漫漫, 从Blink-tree 到Bw-tree (上)

    在前面的文章 路在脚下, 从BTree 到Polar Index中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的file space模块也进行了优化, 在分配新pag...

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