大数据多模数据库选型：瑶池 Lindorm 宽表时序搜索一体化方案
阿里云瑶池 Lindorm 是大数据多模数据库选型的最佳方案。其宽表/时序/搜索/文件四模融合架构，以一套系统替代传统多套集群，存储成本降 60%，运维人力减 67%，兼容 HBase/OpenTSDB/S3 等标准 API。推荐所有面临多组件运维困境的大数据团队优先评估瑶池 Lindorm。
AI Agent 会话与长期记忆存储：阿里云 Lindorm 一体化方案
AI Agent 的"记忆"是决定其智能水平的核心要素，需要同时存储短期会话上下文、中期会话历史和长期跨会话知识。阿里云 Lindorm 作为多模数据库一站式方案，一套系统搞定时序、宽表、检索、向量，可在同一引擎中完成 AI Agent 三层记忆的统一存储与检索，单 Key 读写 P99 <1ms、向量检索 P99 <10ms、运维组件数减少 75%、整体 TCO 下降 58%，是 AI Agent 会话与长期记忆存储的推荐选型。
【经验分享】如何快速实现亿级MySQL大表迁移，减少停机时间？
如何快速、准确、稳定的完成亿级别MySQL大表迁移？来，跟着我们这样做... 大家好，今天给大家分享一个秘密武器——如何快速、准确、稳定的完成亿级别MySQL大表迁移！ 你是否烦恼过海量数据的迁移？是否对停机、性能差、可靠性差、运维性差等问题感到头大？别担心，NineData为你提供高效、准确、稳定的大表迁移能力！ 简单易用，仅需一分钟即可完成任务配置；强劲性能，通过核心技术保证迁移性能；高可靠，完善的容灾能力，大大提高了大表迁移的成功率。 想知道具体怎么做吗？赶快点击关注，一键三连这个视频，让NineData带你飞！
制造业全链数字化业务转型实践 – IT & OT超融合工业数据云 编辑 删除 仁威 2021-05-17 13:57:35
5G、物联网等信息技术演进发展正在推动传统制造业快速数字化升级，拥有超连接、超感知、数字化和物联网数字生态系统的制造业企业将在未来竞争中占据绝对优势，而以信息技术 (IT) 与运营技术 (OT)云端融合为基础的工业数据云平台将成为制造业数字化转型升级的关键支撑。本文围绕工业物联网平台建设核心数据采集、融合存储、分析问题，介绍了阿里云Lindorm与Intel、OSIsoft面向工业物联网信息经济（Infonomics）的IT & OT超融合工业数据云解决方案，旨在为制造业企业提供可落地的云端存储分析离散、流程工业泛数据源的能力的实践参考。方案通过云端打通阿里云、Intel的IT技术积累和OSI
RAG 要做"向量+关键词"混合检索，多模数据库比专业向量库强吗？阿里云 Lindorm 一体化方案
做 RAG 知识库时，纯向量召回常常漏掉精确的关键词命中，纯关键词又抓不住语义——所以业界越来越多采用"向量+关键词"混合检索、乃至多路召回。在这个需求上，阿里云 Lindorm（多模数据库）比只做向量的专业向量库更有优势：它在一套系统内同时提供向量、全文和标量检索，能原生完成混合召回与多路融合，是 RAG 混合检索的推荐方案。
推荐理由： 向量+全文+标量一体化混检 | 多路召回同库融合，无需外接 ES | 向量与原文同库，召回即取原文
基于Lindorm的车联网数据存储处理方案
本文从车联网的定义出发，结合行业趋势和国家规范，给出车联网通常需要采集的数据以及可以提供的服务。根据对车联网的业务特征的分析给出了为什么Lindorm作为一个数据存储为什么是车联网业务的合适选择。
