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2019大数据技术公开课第五季—MySQLRDS数据如何同步到MaxCompute

本实验是对RDS同步数据到MaxCompute的一个初步讲解。当企业需要利用MaxCompute进行数据开发时,如果数据不在MaxCompute而 在RDS中,需要首先将RDS中的数据同步到MaxCompute。本实验将以RDS(MySQL)为例,具体讲解此过程的操作步骤以及一些容易遇到的问题,为企业的数据同步过程提供一些指导与帮助。

  • 2021-06-29
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2019大数据技术公开课第五季—日志数据如何同步到MaxCompute之实践讲解

日常工作中,企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算 (ETL/Stream Processing)、数据仓库对接(Data Warehouse)等场景的使用。 通过本次实验,我们可以学习了解日志数据如何同步到MaxCompute。

  • 2021-06-29
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蔡春华 —— 4 个迭代,从批量交付到持续交付 | 阿里巴巴研发效能实践

需求描述:组件商业化 需求背景:某个组件需要接入到产品以按量计费的形式进行为用户提供服务,并按服务流量收费;组件接入到团队产品后,用户通过访问团队产品的页面进行开通/暂停、使用组件;目前组件接入由人工方式转为标准化组件开通/暂停、使用量上报、查询

  • 2021-07-01
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TSDB-云边一体化时序时空数据库技术揭秘

低成本高性能可扩展:基础设施智能化,APM,智能运维,监控诊断,金融; 轻量化高可用:工业数字化转型,电力,交通,物流,IOT, 工业; 高性能计算:时空大数据计算,智慧交通,城市大脑,轨迹分析,路径规划

  • 2021-06-29
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Elasticsearch最新特性介绍

阿里云Elasticsearch提供的全托管式的Elasticsearch服务,100%兼容开源,针对性优化内核性能,提供商业功能(原‘X-Pack’),即开即用,高可用服务,弹性伸缩,按需付费。

  • 2021-06-29
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Flutter in action闲鱼最佳实践

3 月 5 日,闲鱼宣布在 GitHub 上开源 Fish Redux,Fish Redux 是一个基于 Redux 数据管理的组装式 flutter 应用框架, 特别适用于构建中大型的复杂应用,它最显著的特征是 函数式的编程模型、可预测的状态管理、可插拔的组件体系、最佳的性能表现。下文中,我们将详细介绍 Fish Redux 的特点和使用过程,以下内容来自InfoQ 独家对闲鱼 Flutter 团队的采访和 Fish Redux 的开源文档

  • 2021-06-29
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3-梁建煌-3-FFA2019-基于Apache Flink的爱奇艺实时计算平台建设实践-梁建煌-V8

Flink作业监控数据和报警集成爱奇艺Hubble统-监控平台 Flink job metricsandalerts are integrated into iQlYI Hubble monitoring sys tem Job级别监控指标: Job 状态、Checkpoint 状态和耗时 Job-level metrics: job status, checkpoint statusandelapsed time Operator级别监控指标:时延、反压、Source/Sink 流量,对每个Operator进行指标聚合 Operator-level metrics: latency, backpressure, sourceandsink traffic, aggregation for each operator TaskManager级别监控指标: CPU 使用率、内存使用率、JVM GC等 Tas kManager -level me trics: CPU usage, memory usage, JVM GC, etc.

  • 2021-06-29
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FFA2019-Apache Flink在滴滴的应用实践v3-1209

高可用流计算服务 High availability stream compute service 实时机器学习 realtime machine leaming 实时数仓 real-time warehouse

  • 2021-06-29
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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