阿里云AnalyticDB具身多模数据平台V2.0发布会
具身智能正在从实验室走向产线，但真正动手做过的团队都知道：算力靠手拼、数据散且断、VLA 链路跑不通——每个项目都在重复造轮子。 阿里云 AnalyticDB 具身多模数据平台 V2.0 正式发布。我们把 Ray、Isaac Sim、Cosmos、GR00T N1 这些散落在工程师电脑上的开源工具链，长进同一个云原生引擎，围绕具身数据采集、具身数据打标、具身数据计算三大核心能力，构建端到端的数据闭环——不是自建、拼装、外挂，是一次拉起、整条 pipeline 全托管的一体化具身智能开发环境。 本场发布会将由阿里云数据库团队、Qwen 大模型团队联合呈现，涵盖平台能力全解、标杆客户从 Sim 到 Real 的实战路径、以及大模型与具身数据结合的最佳实践。无论你是机器人本体企业、数据服务商，还是高校科研团队，都能在这里找到从数据到部署的完整答案。 全栈数据闭环，让具身智能触手可及。 讲师/嘉宾简介 Jimmy—阿里云智能集团数据库产品事业部负责人 沐远—阿里云智能集团AnalyticDB 高级技术专家 悟川——阿里云智能集团数据库解决方案专家 衡翼—阿里云智能集团大模型解决方案专家
阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版对接使用完全指南
本文系统阐述阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版的对接与使用方法。作为兼容 PostgreSQL 生态的 MPP 大规模并行处理数据仓库，AnalyticDB PostgreSQL 版支持通过 JDBC、ODBC、libpq 等标准接口连接，可与 Quick BI、Tableau 等 BI 工具无缝集成，也能通过 DataWorks 进行数据开发与调度、通过 DTS 实现数据库迁移与同步、通过 Flink 完成实时数据写入。文章详细介绍了控制台连接信息获取、白名单配置、JDBC 与 Python 连接示例、数据导入的多种方式（COPY 命令、OSS 外部表、Cl
阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版对接使用全攻略
本文全面解析阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版的对接使用方法。从产品架构与形态选型入手，详解存储弹性模式与 Serverless Pro 模式的核心差异。随后系统介绍实例创建、网络配置与白名单设置等准备工作，并深入讲解 JDBC 连接、Client SDK 写入、COPY 命令、OSS 外表导入等四种数据写入方式。在生态集成层面，重点阐述与实时计算 Flink 版、DataWorks 数据开发平台、Spark 数据分析引擎的对接方案。性能优化部分涵盖统计信息收集、双优化器选型、索引策略与慢查询诊断。此外还涉及 RAM 权限管理体系与云监控告警配置。全文提供大量
OpenClaw「虾搞」数据库-杭州钳力场
在真实的企业级生产环境里，OpenClaw 到底能干嘛？是只会写两行 SQL 的“聊天机器人”，还是能真正钳住慢 SQL、自动巡检、搞定索引修复的“超级 DBA”？本场分享，我们玩企业级实战。将龙虾从“能跑”走向“敢用”，从“开源项目”迈向“企业基础设施”！
《数据中台隐性故障的排查逻辑与工程化避坑策略》
本文围绕数据中台建设中的三类隐性故障展开复盘，基于特定数据处理框架、分布式存储系统及混合计算环境，拆解故障排查与解决路径。首先解决用户活跃报表偶现数据缺失问题，通过优化任务调度与数据分区校验避免跨时段数据漏采；其次攻克实时推荐接口高峰期空数据难题，通过匹配计算并行度与缓存优化提升数据处理效率；最后修复离线仓库用户留存率重复统计故障，重构分区合并脚本并建立数据质量巡检机制。文中还提炼“现象锚定-链路拆解-根源验证”排查方法论，为数据中台开发者提供工程化避坑指南。
向量数据库终极指南：AI开发者的进阶手册
本文深入解析向量数据库的原理与实战应用，涵盖其在AI系统中的核心作用、关键技术（如HNSW、PQ、LSH）、相似性搜索、元数据过滤及无服务器架构优势。适合开发者和AI从业者学习提升。
