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云原生数据湖构建、分析与开发治理最佳实践

当我们谈数据湖的时候,我们在谈什么? 1. 我们在做 Hudi 数据湖,你们用哪个,Delta 还是 Iceberg? 2. 我们在做 OSS 数据湖,。。。 3. 什么,你们数据湖用 HDFS? 4. 我们在阿里云上搞 JindoFS,优化数据湖,。。。 5. 最近搞了个湖仓一体,

  • 2022-03-05
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云原生基础设施下的开发、调测及可靠发布的解决方案

云原生基础设施下的开发、调测及可靠发布的解决方案 理想的研发流程 云原生和微服务架构下开发调试的困境及解决方案 云原生架构下的稳健发布模式

  • 2022-03-05
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云原生环境下的安全开发

安全产品的 云化交付 基于云计算 IAAS/PAAS能力 打造安全能力 安全能力成为 云产品和服务 的基本能力

  • 2022-03-05
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云原生分布式数据库 PolarDB技术深度解密

元数据服务(Global Meta Service,GMS) ? 提供全局授时服务(TSO) ? 维护Table/Schema、Statistic等Meta信息 ? 维护账号、权限等安全信息 存储节点 (Date Node,DN) ? 基于多数派Paxos共识协议的高可靠存储 ? 处理分布式MVCC事务的可见性判断 计算节点(Compute Node,CN) ? 基于无状态的SQL引擎提供分布式路由和计算 ? 处理分布式事务的2PC协调、全局索引维护等 日志节点(Change Data Capture,CDC) ? 提供兼容MySQL生态的binlog协议和数据格式 ? 提供兼容MySQL Replication主从复制的交

  • 2022-03-05
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云原生多模数据库Lindorm: 物联网的数据处理平台

? 物联网设备主要组成包括智能汽车、智能家居、工业设备、安防设备、智能电表等 ? 据IoT Analytics报告,2020年底,IoT设备连接数117亿,占比53%,预计到2025年,IoT设备连接数达309亿,占比75% ? 根据IDC预测,到2025年,全世界生产175ZB数据,其中物联网产生的占90%以上

  • 2022-03-05
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云原生的云边一体化框架和边缘容器

操作系统:Linux/Android ? 主控架构:X86/ARM ? 异构计算:GPU/VPU/NPU… 01 算法少 ? 来来回回就几种算法 ? 跨平台移植困难 ? 无法持续迭代 落地难 ? 安装复杂 ? 部署复杂 ? 配置复杂 运维苦 ? 现场总在制造“惊喜” ? 大小问题都要出差 ? 设备迁移要从头来过

  • 2022-03-05
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云原生大规模应用落地指南

数字技术也是类似的,商业世界仅停留在过去“见招拆招”的思考层面是远远不够的。 现在,我们需要重新理解一个新技术带来的数字原生世界。阿里巴巴经过各类技术不断地迭 代发展到今年,已经为构建这样一个世界完成了初步的技术准备。

  • 2022-03-05
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云网络加速云原生应用交付

K8S容器网络准则 1. 每个容器可以其他任意容器直接通信, 中间不通过NAT 2. 所有节点可以容器直接通信,中间不通过NAT 3. 每个容器自己看到的IP和用于外部通信的地址是一致的

  • 2022-03-05
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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大小微模型赋能先进制造:实践与思考

“算”与“测”的深度融合,机理与数据的协同,如同人类双腿需协调迈步,唯有双轮驱动、优势互补,方能突破技术瓶颈,实现制造技术的跨越式发展。“算”与“测”的深度融合,机理与数据的协同,如同人类双腿需协调迈步,唯有双轮驱动、优势互补,方能突破技术瓶颈,实现制造技术的跨越式发展。“算”与“测”的深度融合,机理与数据的协同,如同人类双腿需协调迈步,唯有双轮驱动、优势互补,方能突破技术瓶颈,实现制造技术的跨越式发展。

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新型智算中心核心技术布局分析

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1ms城市算网创新应用汇编(2025年)

在全球信息化浪潮的影响下,依赖信息技术来改变城市发展蓝图的计划成为全球共识,1ms城市算网作为重要底座,逐步成为全球城市数字化转型的必然选择。纽约、新加披、伦敦等全球重点城市都在加速开展城市算网建设,助力城市智能化水平提升。全面开展数字化转型已经成为我国大中型城市“十四五”时期的一项重要任务,2023年,工业和信息化部等六部门发布《算力基础设施高质量发展行动计划》,提出要建立算网监测机制,开展算力设施运载力评估,打造一批算网城市标杆。

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2025年度重点行业能效“领跑者”企业典型经验与实践案例

为进一步提高工业领域能源利用效率,降低工业领域碳排放,工业和信息化部、国家发展改革委、市场监管总局联合发布煤制焦炭、烧碱、聚氯乙烯、纯碱、子午线轮胎、钢铁、铁合金冶炼、铜冶炼、铅冶炼、锌冶炼、电解铝、工业硅、水泥熟料、聚酯涤纶等14个行业能效“领跑者”企业名单。为充分发挥能效“领跑者”企业的引领带动作用,引导行业企业全面对标达标优标、赶超能效“领跑者”,我们分行业梳理了能效“领跑者”企业典型做法和先进经验,供参考借鉴。

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