官方博客-第19页-阿里云开发者社区

  • 2023-08-31
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    为什么 Higress 是 Knative 入口网关的最佳实践

    Knative Serving 是一款基于 K8s 的 Serverless 开源平台,用于构建和管理现代化、可拓展、流量驱动、无服务器的应用程序。本文重点关注 Knative 网络层能力的实现。

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  • 2023-10-07
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    沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 18: 通过GIS轨迹相似伴随|时态分析|轨迹驻点识别等技术对拐卖、诱骗场景进行侦查

    本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.

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  • 2024-06-03
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    计算机英文教材太难啃,Higress 和通义千问帮你

    英文技术内容翻译难于理解,如何跨语言学习?通义千问结合 Higress 的多模型协议转换能力,可以通过配置插件获得推理模型基于内容理解后的精准翻译,点击本文手把手教你如何配置。

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  • 2024-06-27
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    基于阿里云 OpenAPI 插件,让 Grafana 轻松实现云上数据可视化

    本文旨在提供一个指导性的框架,帮助用户了解插件的安装、配置以及探索如何通过 Grafana 内的阿里云 OpenAPI 插件来对云上数据进行可视化和快速验证开发原型,加强数据可视化和云监控能力,助力开发速度。

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  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    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

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    7倍性能提升|阿里云AnalyticDB Spark向量化能力解析

    AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能?

  • 2024-09-03
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    MySQL 8.0:filesort 性能退化的问题分析

    用户将 RDS MySQL 实例从 5.6 升级到 8.0 后,发现相同 SQL 的执行时间增长了十几倍。本文就该问题逐步展开排查,并最终定位根因。

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  • 2024-10-22
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    ApsaraMQ Serverless 能力再升级,事件驱动架构赋能 AI 应用

    本文整理自2024年云栖大会阿里云智能集团高级技术专家金吉祥的演讲《ApsaraMQ Serverless 能力再升级,事件驱动架构赋能 AI 应用》。

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