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。
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。
一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01
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。
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。
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
本文主要介绍了阿里云OpenSearch在Text-to-SQL任务中的最新进展和技术细节。
