阿里云开发者社区

对于如何更好地释放云上性能助力AIGC应用创新？“阿里云弹性计算为云上客户提供了ECS GPU DeepGPU增强工具包，帮助用户在云上高效地构建AI训练和AI推理基础设施，从而提高算力利用效率。”李

RocketMQ ACL 2.0 不管是在模型设计、可扩展性方面，还是安全性和性能方面都进行了全新的升级。旨在能够为用户提供精细化的访问控制，同时，简化权限的配置流程。欢迎大家尝试体验新版本，并应用在

开发者社区5月更文挑战，寻找热爱技术内容创作的你，欢迎来创作！

本文作者梳理和分享了线程池类的故障，分别从故障视角和技术视角两个角度来分析总结，故障视角可以看到现象和教训，而技术视角可以透过现象看到本质更进一步可以看看如何避免。

数据开发基本都是从陌生到熟悉，但是写多了就会发现各种好用的工具/函数，也会发现各种坑，本文分享了作者从拿到数据到数据开发到数据监控的一些实操经验。

Spring Cloud Alibaba AI 以 Spring AI 为基础，并在此基础上提供阿里云通义系列大模型全面适配，让用户在 5 分钟内开发基于通义大模型的 Java AI 应用。

nacos部署需要开放哪几个端口

[版本更新] PolarDB-X V2.4 列存引擎开源正式发布！

请问上次灵码活动奖品还没有收到也没有地方看到是否发货这活动是不是骗人玩的

阿里云函数计算帮助森马应对AI项目初期的决策周期长、自建GPU集群成本高和模型部署难的挑战，通过提供一键部署的Stable Diffusion模型，实现快速的AI推理应用开发和部署。

本次分享内容为使用hape部署分布式版Havenask，共2个部分组成（部署分布式版Havenask集群、 分布式相关问题排查），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

Java8的lambda应该大家都比较熟悉了，本文主要从源码层面探讨一下lambda的设计和实现。

阿里云连续第五年斩获MongoDB合作伙伴奖项，也是唯一获此殊荣的中国云厂商。一起学习MongoDB副本集的选举机制以及可能会出现的特殊情况。

AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构，通过和阿里云合作，深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩ES

云效是一款企业级持续集成和持续交付工具，提供免费、高可用的服务，集成阿里云多种服务，支持蓝绿、分批、金丝雀等发布策略。其亮点包括快速定位问题、节省维护成本、丰富的企业级特性及与团队协作的契合。基础版和

数据库是现代企业IT系统中非常重要的一部分。在创建数据库时，客户往往需要比较保守地去配置数据库集群的资源，包括CPU、内存、存储以及连接数等多种参数配置，以确保业务能够在波峰和波谷都能平稳运行。在这种

本文详细讲解了阿里云自研数据库Tair的发展以及介绍。

本文作者详细地介绍了阿里云EMR数据湖文件系统JindoFS的起源、发展迭代以及性能。

本次分享内容为Havenask的简介及发展历史，由下面五个部分组成（Havenask整体介绍、名词解释、架构、代码结构、编译与部署），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

从离线到实时：无锡锡商银行基于 Apache Doris 的数据仓库演进实践

【5月更文挑战第2天】本篇 Huazie 介绍了 Sublime Text 3 配置 C# 的相关内容，感兴趣的朋友赶紧配置起来，有任何问题可以随时评论区沟通。

本文演示了使用 Kibana 连接 SLS ES 兼容接口进行查询和分析的方法。

云效是阿里云提供的一站式 DevOps 平台，提供涵盖软件研发全生命周期的研发工具链和研发管理服务，目前已服务数十万家企业。希望进行 Jira 迁移的企业，可以借助云效的项目协作平台 Projex 轻

本文介绍了Havenask的表结构变更，包括表结构简介、全量构建流程和变更表结构三个部分。表结构由schema配置，字段类型包括INT、FLOAT、STRING等，索引有倒排、正排和摘要索引。全量表变

【4月更文挑战第11天】Python Web开发涉及多种框架，如Django、Flask和FastAPI，选择合适框架是成功的关键。示例展示了使用Flask创建简单Web应用，以及如何使用ORM（如S

PolarDB-X是阿里巴巴自研的高性能云原生分布式数据库，基于共享存储的Shared-nothing架构，支持MySQL生态，具备金融级高可用、分布式水平扩展、HTAP混合负载等能力。它通过CN（计

游戏公司采用检索增强生成（RAG）技术，如MongoDB Atlas Vector Search，以提高AI输出的准确性和定制化服务。通过灵活的文档数据库如MongoDB Atlas，企业能更好地集成

许多企业正在选择MongoDB Atlas。其原生向量搜索功能，加上统一的 API 和灵活的文档模型，对于寻求通过 RAG 方法提取专有数据来增强 LLM 的企业来说，是一个有吸引力的选择。

我们欣然宣布MongoDB与 Fireworks AI 正携手合作让客户能够利用生成式人工智能 (AI)更快速、更高效、更安全地开展创新活动

一切才刚刚开始，MongoDB 致力于提供优秀的开发者数据平台，助力开发者打造新一代 AI 赋能的应用

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良好的数据基础是打造企业机构所需的最佳员工赋能产品的前提，而 MongoDB Realm 所具备功能性和灵活性足以全面提升员工效率，避免增加基础设施的负担

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MongoDB Atlas Vector Search知识库与Amazon Bedrock的最新集成，将极大加速生成式AI应用的开发

一，背景与概述    复杂系统的灾难恢复是个难题，具有海量数据及复杂业务场景的大数据容灾是个大难题。    MaxCompute是集团内重要数据平台，是自主研发的大数据解决方案，其规模和稳定性在业界都

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