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在迁移到 EMR Serverless Spark 之后，TCO 明显下降，平台按作业生命周期弹性拉起与回收，只为实际消耗付费；同时，托管化带来了稳定性与调度效率提升；更关键的是交付确定性提升，大作业整体可提速约 1 小时，报表链路从长尾波动变成更可控的出数节奏。
以下是一个基于AWS Lambda的无服务器架构实战代码示例，实现一个简单的HTTP API端点，用于处理用户请求并返回响应。
2025 年 9 月，阿里云 EMR 在全球数据仓库性能及性价比排行榜中斩获两项全球冠军：在“数据分析”性能测试 TPC-H 榜单中，阿里云 EMR Serverless StarRocks （Stella 1.2.0 内核）以 QphH 超 754万分的性能结果斩获全球冠军，在“决策支持类”性能测试 TPC-DS 榜单中，阿里云 EMR Serverless Spark （Fusion 2.0
DV 引入了新的机制：写入时记录被删除的数据，读取时过滤。在淘宝闪购上线以来的这一段时间内，业务不断在创造一个又一个峰值，用户活跃度和订单量级都屡创新高，在这背后，数据团队始终以 “稳定、高效、智能” 为准则，在湖仓一体架构的基础上，深度融合流计算与批处理能力，构建起一套高弹性、低延迟、强一致的数据处理体系，作为核心计算引擎，阿里云 EMR Serverless Spark 在湖仓一体架构中扮演了
EMR StarRocks、Spark 湖仓挑战开启，在 DLF（Paimon）极速运行 TPC 查询，完成任务即领阿里云帆布袋，前55位加赠：定制双肩包*5，小背包*5，StarRocks 定制颈枕*15，足球淘公仔自制*30，数量有限，按照顺序先领先得。周克勇，阿里花名"一锤"，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 团队技术专家，大数据领域技术爱好者，对 Spark 有浓厚兴趣和一定的了解，目前主要
Serverless Framework 是一个开源 CLI 工具和运行时环境，支持多云平台（AWS、Azure、Google Cloud 等），允许你使用 YAML 或 JSON 定义函数、事件源、权限、API Gateway、数据库等资源。按需付费：仅在执行时计费自动扩缩容：无需手动配置实例数量免运维：底层容器/虚拟机由云厂商管理。
被 MySQL 的扩容问题折腾了一周后，我转向了 DynamoDB。坦白讲，一开始有点犹豫——NoSQL 嘛，总觉得没有 SQL 那么"正统"。但用了三个月，真的回不去了。
真正的极客，绝不会对那长达几秒钟的启动日志听之任之。当他们敲下启动命令时，他们的目光早已穿透了高层 API 的障眼法，直接盯死了主板上的磁盘寻道延迟与 CPU 流水线的闲置停顿；他们极其果敢地拔出。
在现代云原生应用开发中，已成为提升系统弹性、降低运维成本的核心技术之一。本文将带你深入实践一种基于的轻量级无服务器架构设计，实现从零搭建一个事件驱动的图片处理服务，并展示如何通过 CLI 工具快速部署与调试。
本文详细介绍了Celeborn这一大数据中间数据服务如何解决传统Spark Shuffle面临的存算分离、网络连接数、IO性能和容错能力等核心问题。
对于技术团队而言，现在的重点不再是“如何构建一个能调用 AI 的系统”，而是“如何利用现有的数据资产，通过最简单的接口，快速验证 AI 带来的业务价值”。通过注册 PAI-EAS 服务为外部模型源，EMR Serverless Spark 能够在确保“数据不出域”的前提下，直接于计算流程中调用专属模型，实现便捷、高效的安全风控处理。这种架构的特点是：数据无需离开安全的 VPC 环境，直接在湖仓内部
摘要：Elastic Cloud Serverless通过自动调整索引副本数量来优化搜索性能，无需人工干预。系统会根据搜索负载动态增减副本，确保热点索引获得足够资源，同时避免冷数据浪费。采用快速扩展、缓慢收缩策略，平衡性能与成本。该功能与自动扩展系统协同工作，提升资源利用率。用户无需预测流量或手动配置，即可获得稳定高效的搜索体验。立即试用14天免费版体验这一创新功能。
管几千台 IoT 设备，设备离线了 5 分钟才发现，物业那边已经打电话投诉了——这种场景在智能建筑行业太常见了。亚马逊云科技官博最近（3/27）发了一篇实战文章：用纯 Serverless 架构搭了一套分钟级的 IoT 设备异常检测系统。不用管服务器，按量付费，几千台设备的规模成本还很低。拆解一下核心设计思路和代码实现。
在现代云原生架构中，。它不仅降低了运维成本，还极大提升了应用的弹性扩展能力。本文将以为核心，带你从零搭建一个高可用、可扩展的 RESTful API 网关服务，全程不涉及传统虚拟机或容器部署。
本文介绍如何利用Cron-job.org免费服务配合GitHub API实现精准定时触发GitHub Actions。原生GitHub Actions的Cron定时任务延迟可达10-60分钟，而通过外部API调用workflow_dispatch事件可实现秒级精度触发。文章详细讲解了配置步骤：1)设置GitHub Actions工作流；2)获取GitHub PAT令牌；3)在Cron-job.or
这是 Spark 项目自诞生以来变化最大的一次版本升级——全新的 VARIANT 数据类型、原生 SQL UDF、重新设计的基础设施架构、以及对 Python 生态的全面增强。阿里云 EMR Serverless Spark 当前已适配 Spark 4.0 ，企业用户可直接在生产环境使用这些能力，无需自建集群、无需手动升级、无需担心兼容性。对于数据湖上的 JSON 密集型工作负载，Paimon V
本文介绍了Elastic Cloud Serverless中的跨项目搜索(CPS)机制。CPS默认将索引表达式视为跨项目，允许用户无需关心数据存储位置即可搜索多个项目。文章详细解析了TransportSearchAction如何限定项目范围、解析索引表达式，并通过ResolveIndexAction检查各项目中的匹配索引。与跨集群搜索(CCS)不同，CPS只需在任意项目中找到匹配项即可继续查询，而
Nexknit Gateway v0.2.0 发布摘要： 核心升级包含可插拔采集器体系和告警系统。新增四种内置采集器（系统监控/HTTP存活检测/GPU监控/本地存储），支持自定义开发采集器插件。告警系统提供多级通知（stdout/webhook）并内置5分钟冷却机制。优化前端展示逻辑，支持自动换行和按名称排序。新增一键启动脚本自动部署全栈监控（网关+采集器+Cloudflare Worker+仪
【摘要】Elasticsearch 9.4引入的synthetic_id技术通过创新方式优化时序数据存储：利用Bloomfilter替代传统_id倒排索引，动态通过_tsid和@timestamp生成文档标识符。该方案在保持API兼容性的同时，显著降低34%的存储开销并减少6%的CPU消耗，已在Elastic Cloud Serverless上线。文章详细解析了技术原理，包括Bloomfilter
近日，Apache DolphinScheduler 社区正式发布版本。作为 3.4.x 系列的重要维护版本，3.4.2 延续了社区一贯的高质量迭代节奏。本次发布不仅带来了 Amazon EMR Serverless 任务插件、监控中心增强等用户可直接感知的新能力，同时还围绕补数据场景、任务插件能力、安全治理、权限控制以及底层架构进行了大规模优化和重构。
本文详细介绍了Elasticsearch Serverless中的副本管理系统，包含两个协同工作的子系统：RfIF（基于search power决定1-2个副本以实现故障切换）和RfLB（根据搜索负载动态扩展副本以提升吞吐量）。两者每5分钟生成推荐值后，通过缓存预算系统进行校验，确保所有副本数据能被缓存空间容纳，优先满足高负载索引需求。该系统实现了自动扩展与资源优化的平衡，既保证了搜索性能，又遵守
Serverless 是一种按需执行、自动扩缩的函数计算范式，其核心在于将业务逻辑抽象为无状态函数，并依托容器编排平台实现声明式调度与生命周期管理。OpenFaaS 作为轻量级开源 Serverless 框架，深度集成 Kubernetes 控制平面，通过自定义资源（CRD）、Operator 模式和事件驱动架构，提供面向开发者的函数工作流抽象。它不依赖 Helm 黑盒封装，而是强调对 Gatew
三层解耦指将计算资源、缓存资源和存储资源从架构上独立开来，各自具备独立的伸缩能力。传统存算分离架构（如 Snowflake）虽已分离计算与存储，但缓存仍与计算节点绑定。例如想加大缓存提升命中率，必须同时升级计算规格，造成资源错配。三层解耦后，每一层按需弹性，精确匹配实际使用量。
欧盟无线产品必须通过RED认证（2014/53/EU）才能在欧盟市场销售，取代旧版R&TTE指令。该认证适用于所有无线电设备（如手机、蓝牙设备、物联网模块等），纯接收设备归入EMC/LVD指令，特定专用设备可豁免。2025年8月起新增网络安全要求。认证流程包括评估、测试（RF、EMC、LVD等）、技术文件准备和符合性声明，需加贴CE标志。非欧盟制造商需指定欧盟代表，测试周期约10-25个工
火山引擎 veFaaS CLI 面向开发者与 AI Agent，封装函数沙箱全生命周期操作，三步安装，适配 CI/CD 与自动化，搭配 IDE 插件，突破控制台限制，实现人机协同开发。
Tigris 做对了一件事：它没有重新发明数据库，而是在成熟协议和成熟存储引擎之上，构建了一套真正云原生的无服务器架构。你得到的是 MongoDB 的开发体验、FoundationDB 的可靠性、以及无需操心的弹性伸缩。这三样东西放在一起，对开发者的吸引力是致命的。如果你正在选型下一款数据库，或者受够了 MongoDB 的运维负担，值得花一个下午试试 Tigris。参考资料。
本文介绍了一套基于AI大模型和RAG检索增强技术的低成本落地方案，适用于后端工程师、独立开发者和中小企业技术负责人。文章指出2026年AI落地的关键在于如何低成本、低门槛地将模型接入真实业务系统，而非模型能力本身。 方案采用阿里云百炼大模型平台（兼容多种模型）作为核心，结合MCP协议实现工具调用能力，通过函数计算FC实现按量付费的Serverless部署。关键步骤包括：1)开通百炼API；2)搭建
随着现代应用需求的增长，尤其是在处理高并发、海量数据以及弹性扩展需求时，传统的服务器架构面临着许多挑战。Serverless（无服务器）架构应运而生，它通过让开发者专注于业务逻辑，而不必管理服务器基础设施，来降低运维复杂度并提升应用的可扩展性和弹性。在这种架构中，资源的使用与计算能力会根据需要动态调度，并按实际使用量计费，从而节省成本。Vue 3作为一个高效、灵活的前端框架，具备了与Serverl
到目前为止，我们已经学习了如何在 AWS 环境中使用 Python 构建 serverless 函数和 serverless 架构。我们还详细学习了 AWS Lambda 工具的设置和环境。现在，我们将学习和探索其 Microsoft Azure Functions 对应版本。在本章中，您将学习 Microsoft Azure Functions 的工作原理，Azure Functions 控制台
在 Serverless 世界里，前端被浓缩成一群 `.html` `.js` `.css` 文件，它们唯一的使命就是“躺平”——躺在对象存储里，被浏览器下载。至于 Vue 的双向绑定、路由跳转、Pinia 状态树，全部发生在用户手机里的那台 Chrome，跟云端没半毛钱关系。所以，托管方式再“Serverless”，也不会阉割 JS 语法，更不会让 `v-model` 失灵
AI Agent：大模型时代的智能系统 AI Agent（智能代理）是以大语言模型为核心，具备感知、规划、决策和执行能力的智能系统。其核心架构包括： 感知模块：多模态数据输入处理 规划模块：任务分解与动态调整 记忆模块：短期/长期记忆存储 工具调用：API扩展功能边界 执行模块：任务实施与反馈 相比传统软件，AI Agent具有自主性、适应性和目标导向性，能主动规划复杂任务。在商业、医疗、教育等领
创建Stream有多种方式：从集合创建（如list.stream()），从数组创建（如Arrays.stream(array)），使用Stream的静态工厂方法（如Stream.of(1,2,3)），以及生成无限流（如Stream.generate()和Stream.iterate()）。中间操作是Stream处理的核心，常见操作包括filter（过滤）、map（映射）、flatMap（扁平化映射
本文探讨了C++在构建高并发微服务中的性能优势，通过RxCpp+Boost.Beast实现响应式编程模型，并与Java的Quarkus/SpringWebFlux进行对比。核心亮点包括：1）RxCpp与Mutiny/Reactor的响应式模型对比；2）单线程io_context+Native编译实现极致性能（内存<10MB，百万级QPS）；3）实战演示了背压处理、错误重试等关键机制。C++响
本文介绍了Golang在云原生和Serverless领域的实战应用，重点围绕Kubernetes、Knative、OpenFaaS和Dapr等技术。首先概述云原生架构的核心技术栈和设计原则，包括容器化、微服务、可观测性等关键概念。随后详细讲解Kubernetes基础知识，通过YAML示例展示Deployment、Service和Ingress的完整配置。最后提供Go应用Kubernetes化的代码
基于指数平滑预测负载： $$S_t = \alpha \cdot Y_t + (1-\alpha) \cdot S_{t-1}$$ 其中 $S_t$ 为预测值，$\alpha$ 为平滑因子。总延迟可建模为： $$T_{\text{cold}} = T_{\text{env}} + T_{\text{compile}} + T_{\text{mem}}$$Rust 凭借零成本抽象和极小运行时，为优化
调试优先使用本地工具链+结构化日志，超时问题需结合代码优化与架构调整。消费计划严格限制5分钟执行时间，关键业务建议升级到Premium计划并采用Durable Functions实现任务分割。
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