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浅谈弹性计算管控可观测性体系建设
为什么需要可观测性？可观测性技术对业务团队的价值有哪些？如何建设一个可观测性技术体系？本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。
浅谈现代消息队列与云存储
讲述消息系统在现代化演进中软硬一体化，百万队列，分级存储等诸多竞争力特性的诞生和落地效果。探讨业界领先的 Shared-Log 存储计算分离，FFM与协程，RDMA 传输，列式存储等技术，将消息向流的领域延伸。
ICDE’24｜中国企业首获最佳论文，详解PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移
PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移？
计算机英文教材太难啃，Higress 和通义千问帮你
英文技术内容翻译难于理解，如何跨语言学习？通义千问结合 Higress 的多模型协议转换能力，可以通过配置插件获得推理模型基于内容理解后的精准翻译，点击本文手把手教你如何配置。
突破大表瓶颈｜小鹏汽车使用PolarDB实现百亿级表高频更新和实时分析
PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。
AI 时代，网关更能打了
随着互联网从 Web 2.0 迈进到 AI 时代，用户和互联网的交互方式，AI 时代下互联网的内容生产流程都发生了显著的转变，这对基础设施（Infra）提出了新的诉求，也带来了新的机遇。Infra 包含的内容非常丰富，本文仅从网关层面分享笔者的所见所感所悟。
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
Apache RocketMQ 批处理模型演进之路
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件，为进一步提升性能，RocketMQ 进行了索引构建流水线改造，同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程，提供了更简便的使用体验，快点击本文查看详情及配置展示~