spanner的前身是big table，让我们先来看看big table这个老子的方方面面，然后再来看看儿子spanner为啥一出世就吸引了全球技术人员的眼球。 2006年，google 发表了big table [1]的文章，为什么要做big table，下面有一个简短的总结[2]： 就

随着“新基建”战略推进，我国已建成全球领先的移动通信网络。基于基站数据的LBS定位服务成为各行业数字化转型的重要工具。探数平台基站查询API整合三大运营商数据，提供高精度、低延迟的地理位置查询服务，广泛应用于位置推荐、物流追踪等领域。本文详细介绍该API的核心功能、返回字段及调用流程，并通过Python示例展示使用方法。未来，随着5G和AI技术发展，基站定位将迈向厘米级精度，赋能自动驾驶、工业物联网等前沿领域，助力开发者抢占位置经济的战略高地。

探数平台的ISBN数据查询_专业版API致力于解决高校教辅书籍管理与交易中的痛点。通过输入13位ISBN编码，用户可快速获取图书名称、出版社、作者等20+维度信息，确保正版与版本准确性。该API包含图书基础信息查询和版本对比功能，适用于二手书交易、图书馆管理及电商场景。文档详细解析了ISBN编码规则、接口调用流程及Python示例代码，助力开发者高效集成，推动图书管理数字化升级。

在 Data + AI 时代，随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合，对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施，迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新，深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展，并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。

企业上云的策略，从 Cloud-Hosting 转向 Serverless 架构。块存储作为企业应用上云的核心存储产品，将通过 Serverless 化来加速新的计算范式全面落地。在本话题中，我们将会介绍阿里云块存储企业级能力的创新，深入解析背后的技术细节，分享对未来趋势的判断。

AI 与大数据融合化是大势所趋，企业可以通过大数据技术收集和存储大量数据，进行一站式计算分析和数据治理，以便安全、精确、高效、智能地应用数据。在这个话题中，我们将会介绍阿里云全栈存储数据基础设施如何支撑 AI 场景的创新与实践，并带来全新一代存储产品的重磅发布，帮助企业高效数字创新。

在生成式AI的大潮中，并行文件系统作为高性能数据底座，为AI算力提供高吞吐、低延迟的数据存储服务。在本话题中，我们将介绍阿里云并行文件存储CPFS针对AI智算场景而提供的产品能力演进与更新，深入讲解在性能、成本、稳定、安全等方面的技术创新。

随着大数据时代的到来，云存储作为数据存储和管理的核心基础设施，其重要性日益凸显。同时， AI 快速发展也为云存储的进化与创新提供了强大的驱动力。本话题将解读AI 驱动下云存储的进化趋势，分享阿里云存储的创新技术，助力企业实现数字化升级。

本文探讨了AI Agent市场爆发增长背景下的存储需求，重点介绍了Tablestore在Agent Memory存储中的优势。2025年被视为AI Agent市场元年，关键事件推动技术发展。AI Agent的存储分为Memory（短期记忆）和Knowledge（长期知识）。Tablestore通过高性能、低成本持久化存储、灵活的Schemaless设计等特性满足Memory场景需求；在Knowledge场景中，其多元索引支持全文、向量检索等功能，优化成本与稳定性。实际案例包括通义App、某浏览器及阿里云多项服务，展示Tablestore的卓越表现。最后邀请加入钉钉群共同探讨AI技术。

本文深入解析RPA与爬虫的本质差异，帮助企业根据业务需求明智选型。RPA侧重内部流程自动化，爬虫专注外部数据采集。内容涵盖技术原理、应用场景、优劣势对比及主流RPA工具介绍，助力把握自动化趋势，提升效率。

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