官方博客-第28页-阿里云开发者社区

  • 2024-11-29
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    性能提升利器|PolarDB- X 超详细列存查询技术解读

    本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。

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  • 2024-12-02
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    一行代码都不改,Golang 应用链路指标日志全知道

    本文将通过阿里云开源的 Golang Agent,帮助用户实现“一行代码都不改”就能获取到应用产生的各种观测数据,同时提升运维团队和研发团队的幸福感。

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  • 2025-01-24
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    DeepSeek-R1 来了,从 OpenAI 平滑迁移到 DeepSeek的方法

    Higress 作为一款开源的 AI 网关工具,可以提供基于灰度+观测的平滑迁移方案。

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  • 2025-01-26
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    基于 API 网关践行 API First 开发实践

    API First 开发模式的核心在于:以 API 为先,将其视为“头等公民”,在构建应用、服务及集成之前,应优先定义并设计 API 及其配套。API First 作为一种相对较新的开发模式,它已逐渐流行并获得业内的广泛认可。

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  • 2025-04-10
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    用自定义插件生成一篇图文并茂的文章

    本文是《5步教你创建大模型自定义插件》的下篇,主要就已有的自定义插件中的生图能力为例,演示如何生成一个图文并茂的文章。

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  • 2025-04-29
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    剑指大规模 AI 可观测,阿里云 Prometheus 2.0 应运而生

    本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案,针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集,采用全新时序存储引擎提升性能,并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力,结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外,该方案已成功应用于阿里云内部AI系统,如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来,阿里云将发布云监控2.0产品,进一步完善智能观测技术栈。

  • 2023-08-09
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    PolarDB-X 针对跑批场景的思考和实践

    金融行业和运营商系统,业务除了在线联机查询外,同时有离线跑批处理,跑批场景比较注重吞吐量,同时基于数据库场景有一定的使用惯性,比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。

  • 2023-12-01
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    分布式锁实现原理与最佳实践

    在单体的应用开发场景中涉及并发同步时,大家往往采用Synchronized(同步)或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中,就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题,这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X最佳实践:如何设计一张订单表

    本文主要内容是如何使用全局索引与CO_HASH分区算法(CO_HASH),实现高效的多维度查询。

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