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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。

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

在AI 热度持续上升的当下，阿里云推出AI智能编码助手—通义灵码。通义灵码是一款基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手，基于海量优秀开源代数据集和编程教科书训练，为开发者带来高效、流畅的编码体验。

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Spring Boot自2.0版本开始默认使用Lettuce作为Redis的客户端（注1）。Lettuce客户端基于Netty的NIO框架实现，对于大多数的Redis操作，只需要维持单一的连接即可高效

开源搜索引擎havenask的 1.2.0 版本新增了哪些新能力

Streaming Lakehouse Meetup · Online 。由阿里云开源大数据表存储团队负责人、阿里巴巴高级技术专家，Apache Flink PMC，Paimon PPMC 李劲松（花

这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。

本次分享内容为Havenask的集群扩备份，共2个部分组成（集群备份简介、 集群备份实践），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

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

一个合适的执行模型对于提高查询效率和系统性能至关重要。本文全面剖析 Apache Doris Pipeline 执行模型的设计与改造历程，并在 2.1 版本对并发执行模式与调度模式进一步优化，解决了

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

可视化与YAML编排兼具，云效CI/CD流水线你愿意打几分？

PolarDB-PG是阿里云的一款云原生关系型数据库，100%兼容PostgreSQL，支持Oracle语法，采用Shared-Storage存储计算分离架构，提供极致弹性、毫秒级延迟的HTAP能力。

业务体量增大后，日益凸显的架构稳定性问题该如何解决？满帮集团选择了上阿里云，采用阿里云 MSE Nacos，MSE ZooKeeper 产品替换原先的 Eureka 和 Zookeeper 集群，做到

本次分享内容为Havenask的日志查询，文章包含了具体查询步骤和举例、实操演示，希望可以帮助大家更好的使用Havenask。

网易的灵犀办公和云信利用 Apache Doris 改进了大规模日志和时序数据处理，取代了 Elasticsearch 和 InfluxDB。Doris 实现了更低的服务器资源消耗和更高的查询性能，相

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。

在这个技术日新月异的时代，云上智能化DevOps正以前所未有的速度推动企业创新边界，重塑软件开发的效率与品质。 为深入探索这一变革之路，我们诚邀您参与我们的专属闭门技术沙龙，携手开启一场关于云上智能

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。

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