数据仓库

阿里云 ClickHouse 企业版是阿里云和ClickHouse原厂 ClickHouse. Inc 独家合作的存算分离的云原生版本，支持资源按需弹性 Serverless，帮助企业降低成本的同时，为企业带来更多商业价值。我们邀请多位领域大咖和一线工程师为大家做详细的技术讲解：阿里云ClickHouse企业版的架构、功能与优势是什么？阿里云ClickHouse未来1年的产品能力规划是什么？ClickHouse在携程真实场景的测试结果如何？以及如何基于ClickHouse构建广告投放平台？欢迎大家观看阿里云企业版商业化发布会。 讲师/嘉宾简介 飞刀，阿里云数据库产品事业部负责人 Aaron，CEO of ClickHouse Inc. 风豪，阿里云数据库产品经理 Auxten, director of software development, ClickHouse Inc. 林东煜，携程云原生研发工程师 李武，点告广告平台大数据负责人

云原生数据仓库 ADB PostgreSQL 全托管 Supabase 服务，彻底打通AI原生应用的快速落地通路。本次分享将重点介绍 ADB Supabase 核心能力，并通过实战演示，带您学习如何使用 MCP Server 实现全栈 Agent 自主开发，以及如何结合 Bolt 和 Qwen3-Coder 大模型，快速构建 Web、APP 和小程序等多样化应用。免费开通指南：https://help.aliyun.com/zh/analyticdb/analyticdb-for-postgresql/user-guide/supabase/

阿里云 SelectDB 是由阿里云与飞轮科技合作，基于 Apache Doris 研发的新一代云原生实时数据仓库，聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、湖仓一体分析等场景，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。 本方案基于阿里云 SelectDB 构建高性能、低成本、开放的日志存储与分析解决方案，覆盖运维监控、安全审计、业务分析等场景，并通过倒排索引与分级存储实现数据亚秒级检索。在同样的资源下，本方案写入性能达 Elasticsearch 的 5 倍，存储空间占用仅需 Elasticsearch 的 1/4，性价比总体提升 5 倍。

阿里云数据库 SelectDB 版是基于开源分析型数据库 Apache Doris 研发的新一代实时数仓服务，通过云原生存算分离的全新架构，面向企业海量数据的实时分析场景提供极速实时、融合统一、简单易用的云上数据仓库服务。过去近一年，云数据库 SelectDB 版经历了近百家企业真实业务场景的考验，获得了大量客户的认可。此次正式发布，标志着云数据库 SelectDB 版能充分助力企业更好地应对海量数据的挑战，推动业务创新和升级。讲师/嘉宾简介飞刀，阿里云数据库产品事业部负责人风豪，阿里云数据库产品专家

阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版已完成和开源LLMOps平台Dify官方集成。

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ClickHouse是当前开源领域非常流行的一款分布式数据库，以性价比著称，在当前社区非常火爆，国内大公司阿里、头条、腾讯、携程等纷纷跟进并落地使用。本次直播，听众将深入了解ClickHouse的内部实现原理，揭示ClickHouse性能的奥秘，并且了解手淘流量分析业务发展过程，以及帮助用户从内核维度掌握云数据库clickhouse的最佳使用方式、基于clickhouse快速开发在线分析业务。云数据库ClickHouse核心技术解析学习资料：戳我下载云数据库clickhouse最佳实践学习资料：戳我下载ClickHouse在手淘流量分析应用实践Jason Xu学习资料：戳我下载

阿里云百炼是基于通义大模型、行业大模型以及三方大模型的一站式大模型开发平台。面向企业客户和个人开发者，提供完整的模型服务工具和全链路应用开发套件，预置丰富的能力插件，提供API及SDK等便捷的集成方式，高效完成大模型应用构建。 阿里云百炼结合AnalyticDB PostgreSQL版高性能向量检索引擎，使得企业可在平台上构建企业专属知识库，让大模型具备私域知识。 本课程将从一个企业开发者的角度出发，手把手带你用AnalyticDB for PostgreSQL的高效向量引擎与阿里云自主研发的通义大模型服务平台百炼，只需10分钟即可为您的网站添加一个AI助手。 实验地址：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-cases/add-an-ai-assistant-to-your-website-in-10-minutes

云原生数据仓库AnalyticDB实时分析实现毫秒级响应，解决了丝芙兰针对不同人群做精细化运营。高弹性进一步帮丝芙兰节省成本，提高计算效率。

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ADB PG是基于Greenplum基础上自研的分析型数据库，Greenplum是典型的shared-nothing架构，在线下金融证券行业应用广泛，那么是我们如何让客户能够在线下场景低成本的享有与公共云相同的产品能力呢？议题主要介绍DBStack For ADBPG产品的架构设计，详解我们是如何实现3台最小化部署的规模是的客户，可以使用上ADBPG产品的。讲师/嘉宾简介方锋华，现任阿里云ADB PG产品技术团队负责人，数据库产品技术高级技术专家。2016年加入阿里云专注数据库专注于容器技术在数据库领域的使用，主导和推动了阿里云数据的全面容器和K8S化的云原生管控系统的设计和开发，2020年开始负责ADBPG产品技术，推动ADBPG产品全面云原生，主导数据库混合云产品DBStack For ADBPG版本研发，在数据库、云计算领域有丰富的工作经验和技术积累。

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ADB PG是基于Greenplum基础上自研的分析型数据库，Greenplum是典型的shared-nothing架构，在线下金融证券行业应用广泛，如何基于云上资源池化能力，把shared-nothing架构改造成存储计算分离，存储计算独立按需扩缩的云原生架构，并保留它的事务能力，以及周边工具生态兼容的能力，ADB PG云原生架构给出一种新的实践。讲师/嘉宾简介陆元飞，花名翰明，2006年毕业于华南理工大学应用数学学院，原华为主任工程师，作为华为分布式数据库taurus核心研发，2018年加入阿里后，负责ADB向量版，产品在个性化推荐，图搜，安防领域得到大规模应用，研究成果发布在VLDB；2020年开始负责ADB PG云原生架构，实现存储计算分离，产品在公有云上线实现从零到一。

AnalyticDB拥有自研高性能的向量检索引擎，支持百亿级向量数据检索，广泛应用于企业知识检索、智能客服、以图生图等典型场景。

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随着精细化运营的深入，企业内多业务间的数据关联分析越来越复杂，比如数据在业务上下游之间传递，或者一份公共数据被多个业务共用。为确保各自业务的隔离性和资源独享，企业倾向在云上创建多业务实例并独立管理。那么想要进行同一份数据的流转，就需要将数据在实例间进行多次复制，极大的降低了企业分析效率并增加数据运维的复杂度。在数据移动的过程中，也会出现数据冗余，数据不一致，数据缺乏实效性，甚至数据正确性的问题。由于复杂的数据流转成本，企业迟迟无法真正打破数据孤岛。AnalyticDB PostgreSQL版率先在国内推出数据共享能力，使构建在ADB PG上的数仓可以安全、快速的构建实例间的实时数据共享，无需任何数据移动。数据共享能力缓解了企业为避免数据隔离而进行的架构的过度设计，现在企业可以面向业务进行Serverless的资源创建，而当业务需要进行关联数据分析时，可快速创建数据共享，秒级实现数据的打通，彻底解决数据规划难，流转难，运维难的问题，从平台层助力打破数据孤岛。