官方博客-阿里云开发者社区

  • 2024-08-29
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    深入理解 RDMA 的软硬件交互机制

    本文深入分析了RDMA技术在数据中心高性能网络环境下的工作原理及软硬件交互机制,通过对比传统Kernel TCP,突出了RDMA在减少延迟、提高系统性能方面的优势,同时讨论了其在内存管理、软硬交互方面的关键技术和挑战,为读者提供了全面理解RDMA技术及其应用场景的视角。

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  • 2024-05-15
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    为什么 Lettuce 会带来更长的故障时间

    本文详述了阿里云数据库 Tair/Redis 将使用长连接客户端在非预期故障宕机切换场景下的恢复时间从最初的 900s 降到 120s 再到 30s的优化过程,涉及产品优化,开源产品问题修复等诸多方面。

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  • 2025-03-21
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    AI 推理场景的痛点和解决方案

    一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景,解决相关问题,本文我们会针对每个场景逐一说明。

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  • 2023-02-22
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    Flink CDC+Kafka 加速业务实时化

    阿里巴巴开发工程师,Apache Flink Committer 任庆盛,在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。

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  • 2025-07-22
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    轻松搭建AI知识问答系统,阿里云PolarDB MCP深度实践

    无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能,还是其特有的OLAP分析与AI能力,通过MCP协议向LLM开放接口后,显著降低了用户使用门槛,更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础

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  • 2025-11-17
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    PAIFuser:面向图像视频的训练推理加速框架

    阿里云PAI推出PAIFuser框架,专为视频生成模型设计,通过模型并行、量化优化、稀疏运算等技术,显著提升DiT架构的训练与推理效率。实测显示,推理耗时最高降低82.96%,训练时间减少28.13%,助力高效低成本AI视频生成。

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    GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践

    本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。

  • 2025-11-27
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    手把手教你搞定大数据上云:数据迁移的全流程解析

    本文深入探讨了企业数据迁移的核心价值与复杂挑战,重点分析了离线大数据平台在物理传输、系统耦合与数据校验三方面的难题。文章系统阐述了存储格式、表格式、计算引擎等关键技术原理,并结合LHM等工具介绍了自动化迁移的实践演进,展望了未来智能化、闭环化的数据流动方向。

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  • 2024-05-24
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    ClickHouse物化视图里常见的7个坑,点进看避坑指南

    一文解析ClickHouse物化视图

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