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MaxCompute 多模态检索不是把向量检索包装成一个更复杂的新概念,而是把向量能力放回 MaxCompute 数据生产链路里,和表、SQL、分区、权限、调度、血缘一起工作。客户少维护几段链路,少搬几次数据,也少在每次改规则、换模型、重建索引时来回对齐系统状态。
数据仓库弹性扩缩容(Elastic Scaling)是云原生数仓的核心能力,指的是当业务查询负载、写入吞吐、并发数发生变化时,系统能够按需增加或减少计算资源,同时保证正在运行的查询不中断、已写入的数据不丢失。它包含两个方向:扩容(Scale Out / Scale Up):为应对大促、月结、财报、Ad-Hoc 分析高峰,短时间内增加节点数或规格。缩容(Scale In / Scale Down):
本文介绍了在CentOS系统上安装Docker并部署WordPress的完整流程。主要内容包括:1)通过DNF安装Docker CE并配置阿里云镜像源;2)使用docker-compose编排WordPress和MySQL容器;3)配置PHP上传参数优化;4)通过Nginx实现反向代理和HTTPS加密;5)使用Certbot自动管理Let's Encrypt证书。文中详细说明了每个步骤的具体命令和
阿里云ECS(Elastic Compute Service)是阿里云提供的弹性计算服务,支持多种实例规格、操作系统和付费模式。ECS适用于企业级应用、网站托管、大数据分析、游戏服务器等场景,具有高可用性、灵活扩展和全球部署的特点。阿里云ECS在性能价格比、全球化部署和安全合规方面表现突出,适合预算敏感且需快速扩展的企业。对于追求极致网络性能或特定Windows授权的用户,建议结合具体需求评估。新
Nginx 用官方 alpine 版,Python 用 slim 镜像,体积小,启动快。而阿里云这款 99 元/年、续费同价的 ECS,正是最适合练手的选择。,实时看内存和 swap。合理规划资源,限制内存,避开重型服务,它完全可以成为你的开发利器。虽然带宽只有3M,但对 API、管理后台、博客这类应用完全够用。:2核2G,200M 峰值带宽,68元/年(新用户专享)99元/年,经济型e实例,独立
EMR Serverless Spark是一款面向Data+AI的高性能数据湖产品,内置最新升级的Fusion 2.0内核,可为企业提供任务开发、调试、调度和运维等一站式的数据平台服务,极大地简化了数据处理、即席分析和模型训推的全流程。TPC-H Benchmark同样是数据仓库领域权威测试标准之一,其主要考察系统处理查询的多方面能力,包括数据规模的大小、串行提交时的Query延迟、多租户并行提交
与 AI 融合的技术路径、核心场景及未来趋势。重点解读了 PolarDB 面向 AI 的关键能力,给出了可复用的解决方案与架构路径,覆盖典型场景的选型、集成与落地要点;并通过客户实践案例还原了从 PoC 到生产的关键决策与实践经验。希望本书能成为您探索 AI 实践的指南针——无论是开发者、架构师,还是企业决策者,都能从中找到属于自己的“数据智能跃迁之路”。站在 AI 与数据库融合的拐点,我们相信:
立春之际,阿里云瑶池发布 Tair KVCache——面向大模型推理的缓存加速方案,开源 KVCache Manager 与 HiSim 仿真工具,推出企业级云服务。联合 NVIDIA、SGLang 等共建“计算-存储-调度”一体化AI基础设施,突破显存瓶颈,降低90%+显存占用,助力高效低成本 AI 推理。
本文从产品定位、架构设计到核心优化策略,全面解读 EMR Serverless Spark 如何实现“高性能、低成本、高弹性、强兼容”的统一。
本文详细解析阿里云服务器遭遇恶意挖矿程序的检测、清除与防御全攻略。通过分析CPU异常高负载、隐藏进程等典型症状,提供基础检测三板斧和阿里云控制台辅助检测方法,并分享彻底清除病毒及加固服务器防御体系的实用技巧,帮助用户有效应对挖矿病毒威胁。
无需自己搭服务器、运维,稳定性和安全性远优于自建 Registry。下面从0到1教你创建私有镜像仓库、推送/拉取镜像,全程可直接复制操作。阿里云容器镜像服务(ACR)是官方托管的 Docker 私有仓库,(独立密码,非阿里云账号密码,务必记好)推送完成后,在 ACR 仓库。登录阿里云控制台 → 搜索。命名空间 = 镜像分组,进入个人实例 → 左侧。选择地域(就近选,如。
输入密码。
本文总结了公有云网站部署全流程,包括云服务器选购、域名备案、宝塔面板安装、WordPress部署等核心环节。重点讲解了安全组配置、SSL证书申请等关键操作,并针对常见问题提供解决方案。文章强调安全加固与性能优化的重要性,如修改默认端口、开启HTTPS、CDN加速等。通过系统学习,作者掌握了公有云网站部署的核心技能,为后续学习云原生技术打下基础。
本文记录了Java后端开发者在阿里云服务器上解决npm install 128报错的实战经验。面对Permission denied等Git权限问题,作者通过Git的insteadOf配置巧妙绕过SSH认证,提供了详细的解决方案和验证步骤,特别适合不熟悉前端部署的后端开发者参考。
如今的技术圈仿佛按下了倍速键:上周我们还在热议多模态大模型的边界,这周 Agent 架构已成标配,转眼之间,“OpenClaw”又成了极客们手中的新宠。在 EMR Serverless Spark 的世界里,我们没有时间争论一只“虾”是否过时,因为我们正忙着将它处理、加工,并端上企业级数据处理的盛宴。现在,场景变成了这样:“提交一个 PySpark 作业,名字叫‘user-agg’,代码在 OSS
本文详细介绍了在阿里云Ubuntu 16.04环境下从Docker配置到Kubernetes 1.18集群搭建的全过程,包括环境准备、Docker安装与优化、Kubernetes组件安装、集群初始化与节点加入,以及常见问题排查和生产环境优化建议。特别针对阿里云环境提供了实用配置技巧,帮助开发者高效搭建稳定可靠的K8S集群。
这意味着——即使社区已停止维护,你的数据库依然有人守护。无论您正在被 MySQL 5.7 / 8.0 社区 EOL 困扰,正在为热点更新、大事务、复制延迟等性能瓶颈所苦,正在规划下一代核心系统的数据库选型,还是想体验 MySQL 8.4 的最新特性但担心升级风险——阿里云 RDS MySQL 8.4 都是当下最值得的选择。社区 MySQL 8.4 有一些“硬切换”对存量 8.0 用户并不友好——大
本文详细解析了如何将阿里云RDS的物理备份文件(.xb)恢复到本地MySQL 5.7的全流程,包括环境准备、工具链搭建、备份文件处理、恢复操作及故障排除。重点介绍了XtraBackup 2.4的安装与使用,以及如何解决常见的权限和参数冲突问题,帮助开发者高效完成数据迁移。
阿里云PAI平台分享了大模型云上训练的工程实践,重点解决超大规模集群下的调度与容错挑战。面对大模型训练长周期、高故障率的特点,PAI构建了三层防护体系:事前30-50项指标检查(1分钟完成)、事中AImaster实时容错(分钟级恢复)、事后EasyCKPT异步快照(分钟级重启)。通过Serverless架构、拓扑感知调度和QuotaTree资源管理,实现了90%以上的资源利用率,支持万卡级训练。
免运维 ETL / 数据加工:不想养 Spark 集群、希望按需付费的团队,适用于 Serverless Spark。数据湖分析:需要用 Spark 处理 Delta/Hudi/Iceberg 数据湖,适用于湖仓一体架构。加工 + 交互分析一体:既要 Spark 批处理又要 BI 即席查询,适用于 AnalyticDB 湖仓版一套覆盖。波峰波谷明显的作业:算力需求波动大,适用于 Serverles
交互式 / 即席分析:延续 BigQuery 的秒级查询体验,适用于 AnalyticDB Serverless。实时看板与报表:需要低延迟交互查询,适用于 AnalyticDB MPP 引擎。湖仓一体分析:有数据湖分析需求,适用于 AnalyticDB 湖仓版。超大规模离线批量:以批处理为主,适用于 MaxCompute。
从事 AI 领域的同仁,无论是科研学者,落地 AI 的企业,还是提供 AI 技术或产品的供应端企业,我想大家都有非常一致的体感,就是 AI 应用的发展是势不可挡的,并正在重塑软件行业。
由于命令不好写和修改故使用Docker Compose方式配置。Docker Compose常用命令。直接使用命令启动nginx。
一个AI智能体在帮你处理邮件,一封看似正常的邮件里,却用一张图片的伪装暗藏指令。AI在读取图片时被悄然感染,之后它发给其他AI或人类的所有信息里,都可能携带上这个病毒,导致更大范围的感染和信息泄露。
本文介绍了一个基于阿里云的云原生高可用博客系统改造项目。项目采用分阶段演进策略,从传统LNMP架构逐步转型为云原生分布式架构:首先完成数据库云化迁移至RDS,然后探索静态资源OSS存储方案,最终实现多可用区部署、负载均衡和健康监控的高可用架构。过程中解决了Nginx+PHP配置、OSS访问限制等技术难题,构建了自动化运维体系。项目展示了完整的云服务集成能力,包括ECS、RDS、OSS和SLB等服务
本文详细介绍了构建云原生博客系统的完整方案。文章分四个阶段:1)搭建LNMP环境并安装WordPress;2)将数据库迁移至阿里云RDS实现高可用;3)通过OSS+CDN优化静态资源;4)配置负载均衡构建高可用架构。每个阶段均提供详细操作代码和技术说明,重点解决传统博客系统的单点故障、性能瓶颈等问题。方案最终实现具备自动故障转移、全球加速、弹性扩展等特点的现代化博客系统,与传统架构形成鲜明对比。
情况是否影响性能建议高配服务器 + 轻量数据库影响小可接受低配服务器 + 多个数据库显著影响不推荐多个数据库跑在同一 ECS有风险做好资源隔离使用多个 RDS 实例影响极小推荐✅对于生产环境,建议将重要数据库部署在独立的 RDS 实例中;测试或低负载场景可在同一 ECS 上运行多个数据库,但需做好资源监控与限制。如果你提供具体的数据库类型(MySQL、Redis 等)、数据量、QPS 和服务器配置
说到底,我带大家折腾这一通,并不是为了追求多酷炫的技术,图的就是个心里踏实。技术本该是服务我们的工具,而不是让我们提心吊胆的源头,把模型部署在本地,意味着你拿回了数据的绝对掌控权,它不只是保护隐私,更是保护你独一无二的创作风格和思维火花。所以回到最初的问题:如何彻底避免隐私泄露?答案已经摆在眼前。当然,本地部署模型与在线调用模型并没有冲突,两者可以兼得,无关隐私的问题你大可随意使用线上的AI产品,
阿里云k8s有状态服务nacos 部署yaml文件配置
本文介绍如何将阿里云 RDS MySQL 的原生监控数据集成到观测云平台,与其他云服务或本地应用的监控数据进行关联分析,帮助用户从全局视角洞察系统的健康状况,从而更好地优化资源配置、提升系统稳定性,并为后续的运维决策提供有力支持。
2025 年中国 DevOps 工具链市场的竞争,本质是 “场景适配能力” 的竞争。Gitee 在政务信创、国企场景的合规与本土化优势,阿里云效在云原生高频迭代场景的效率价值,GitHub Enterprise 在跨国协作中的扩展能力,分别对应不同行业的核心需求。对企业而言,选型的关键不是 “寻找功能最全的平台”,而是 “匹配自身场景的最优解”。