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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

本文通过阿里的Eagleeye（鹰眼）和开源的Skywalking，从数据模型、数据埋点以及数据存储三个方面介绍分布式链路监控系统的实现细节，其中将重点介绍Skywalking字节码增强的实现方案。

本次分享内容为Havenask的集群扩分片，共2个部分组成（ 集群扩分片简介、 集群扩分片实践），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。

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。

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？

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

本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。

云效 Flow 流水线 YAML 引入了 template 语法，支持使用模板语言来动态渲染流水线 YAML，满足多个相同或类似逻辑的 Job 批量配置场景，满足多 Job 按需动态生成场景，帮助降低

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

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。

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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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

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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

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linux上如何排查JVM内存过高？

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