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Data Exchange

Data Exchange是一项全新的阿里云服务,它旨在帮助用户轻松、安全地发现、订阅、交换和使用高质量的数据。

寻找高质量数据之旅:您的数据指南 ️

🌟 开发者社区呼声高涨:找到优质数据比找到钻石还难!担心不,这里有一份实用指南,助你揽获那些隐藏的数据瑰宝。 #数据是新石油 #质量至上。

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数据应用场景,欢迎分享!

数据应用场景广泛分布在各行各业,以下是几个典型且具有代表性的数据应用实例:

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数据价值的挖掘,有哪些实现路径呢?

💡 以 “融合” 推动量变产生质变,催生新应用、新业态,培育经济发展新动能。数据规模越大,种类越多,产生的信息和知识就越多,产生的信息和知识就越多,创造的价值空间就越大,不同类型,不同维度的数据聚合后还可能从量变到质变,获得更多意料之外的增

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以 DataOps 一体化之道,助力研发治理提质增效

​本实践以DataOps思想为指导,构建研发治理一体化机制,有效应对企业面临的挑战,助力企业数智化转型。

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Databend 开源周报第 126 期

Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计,为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务:https://app.databend.cn 。

MegEngine 优化 dataloader 使用体验!data monitor 帮助更好定位性能瓶颈

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MegEngineBot
2023-12-19

用 MegEngine 训模型遇到数据供给的性能瓶颈?如何定位,开启 data monitor!

MegEngine Python 层模块串讲(上)

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MegEngineBot
2023-07-21

本文介绍 Python 层的 data 模块。读者将通过本文了解到要构建数据 pipeline 所需要的对象,以及如何高效地构建 pipeline。

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干货收藏|Clickhouse 常见问题及解决方案汇总

程序是运行在OS 和硬件上的,程序和 OS 息息相关,程序的一些问题会反馈到 OS 的指标上,OS 上的指标也能看出来程序运行的一些问题,所以只有掌握如何看机器负载,对相关指标有清晰的认识才能更好的做好排障工作。

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Http/Https 插件使用指南

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大河
2022-08-29

本文中涉及的Http/Https输入输出插件案例工程下载地址:

Amazon Kinesis Data Streams 实现跨账户应用日志收集

我们在之前的文章介绍了如何使用 Fluent Bit 结合 Amazon Kinesis Data Streams、Amazon Lambda 以及 Amazon OpenSearch Search 在同账户下构建应用日志系统。但是在有些场景下,企业可能会存在多个账户,因为企业内控的需要,管理员希望能够将各个账户下的应

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重磅消息 | Amazon MemoryDB for Redis 闪亮登场!

交互式应用程序对于请求处理与响应速度提出了更高的要求,而这种要求也体现在架构内的所有组件上。如果您恰好采用的是包含众多小型独立服务并相互通信频繁的微服务架构,那么速度就是决定应用体验的关键因素。

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关于 Amazon Redshift 性能调优的十大 Tips

在Amazon Redshift的协助下,客户得以顺利完成一系列业务目标,例如从加速现有数据库环境,到提取网络日志以进行大数据分析等等。Amazon Redshift是一套全托管PB级大规模并行数据仓库,拥有极低的上手难度与出色的性能表现。

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科技助力新冠防疫——构建 COVID-19 知识图谱

在本篇博文中,我们将详细介绍如何使用 Amazon Cloud Formation 与 Amazon Neptune 重建亚马逊云科技 COVID-19知识图谱(简称CKG),以及如何在亚马逊云科技账户中使用托管在 Amazon SageMaker 上的 Jupyter notebook。

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身兼数职的 Amazon DocumentDB,还有什么不为人知的功能?

Amazon DocumentDB(兼容MongoDB)是一项快速、可扩展、具备高可用性的全托管文档数据库服务,可支持MongoDB工作负载。今天,我们宣布Amazon DocumentDB正式获得MongoDB 4.0兼容能力。

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为 Amazon DMS 数据库迁移任务建立自动化监控机制

Amazon Database Migration Service(DMS)是一项云服务,可轻松完成对关系数据库、数据仓库、NoSQL数据库以及其他类型数据存储的迁移工作。Amazon DMS专门用于从多个本地实例,或者云与本地实例的组合将数据迁移至亚马逊云。

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​使用 Amazon Neptune 通过数据仓库构建知识图谱,借此补充商务智能体系

数据总量的不断增长,使得负责为客户提供战略解决方案的企业面临日益严峻的业务挑战。好消息是,随着云端新型数据库技术的兴起,种种创新型方法的出现令这些挑战变得更易于解决。

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如何将 Amazon RDS 与 Amazon Aurora 数据库迁移至 Graviton2?

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 与 Amazon Aurora 支持多种实例类型,可根据您的实际需求扩展数据库工作网域(请分参见文末参考资料中Amazon RDS数据库实例类与Aurora数据库实例类)。

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重装上阵——Graviton2 提升 Aurora 性价比

从2020年10月,基于 Amazon Graviton2 的数据库逐步推出,您可以在使用 Amazon RDS for MySQL、Amazon RDS for PostgreSQL 、Amazon RDS for MariaDB 以及兼容 PostgreSQL 和 MySQL 的 Amazon Aurora时启动这些数据库实例。

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Amazon Aurora 并行查询——加速分析处理的利器

Amazon Aurora 既具有高端商用数据库的性能和可用性,又具有开源数据库的简单性和成本效益。它提供了比标准 MySQL 高五倍的吞吐量,并且具有更高的可扩展性、持久性和安全性。 

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手把手教你使用 Timestream 实现物联网时序数据存储和分析!

Amazon Timestream 是一种快速、可扩展的无服务器时间序列数据库服务,适用于物联网和运营应用程序,使用该服务每天可以轻松存储和分析数万亿个事件,速度提高了 1000 倍,而成本仅为关系数据库的十分之一。

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原创 | 使用 JPA 实现 DDD 持久化 -JPA,Hibernate 与 Spring Data JPA

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编程道与术
2020-09-29

2002年,Martin Fowler在他的名著《企业应用架构模式》中首次提出“数据映射器(Data Mapper)”模式,将面向对象的领域模型映射到关系数据库中。

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