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性能需求分析
收录了 性能需求分析 频道下的 50 篇内容
2012.5.23 微博热报：需求分析、性能调优
@阿里巴巴中国在微博中举了一个设计花瓶的需求分析示例，引起了大家对需求分析技巧的讨论；@左耳朵耗子在微博中表示性能调优不一定要自己使用缓存，因为许多层面已经设计了缓存机制。
数据资产估值技术探秘：基于荟宸多源异构数据融合引擎的企业数据资产评估系统项目建设方案 (6)
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ODCC 联合 NVIDIA、焱融等首发 KVCache 评测结果｜焱融 AI 存储实现推理提速降本双突破
AI 从模型能力竞争，进入规模化推理能力竞争的新阶段。随着大模型在企业级场景中的落地，推理系统的性能、成本与资源利用率，正成为决定 AI 商业化成败的关键因素。在这一过程中，存储作为 AI 基础设施核心支撑环节，成为释放 AI 算力、重构推理效率结构的核心能力。
StoneData 2.0 正式上线阿里云市场，高性能、低成本一站式实时数仓，满足用户全场景分析需求
好消息，石原子旗下新一代离在线一体化实时数仓 StoneData 2.0 正式上线阿里云云市场了！云市场版本交付方式为计算巢私有化部署，自动完成云资源的创建和应用部署，相比传统部署方案，大幅降低配置复杂度。此外，StoneData 2.0 还配合了由石原子科技自研的多
MySQL
数据库
HTAP
StoneDB
大前端性能优化新范式：AI 火焰图在亿级 App 中的落地｜QCon 北京
本次分享蔡雪建将重点讲解如何将专家经验工程化、如何设计可扩展的 SQL+Prompt 体系、以及如何构建可量化的 AI 评测机制。
IDC 「APAC AI Infra 趋势」报告解读：洞见热门的 AI Cloud
从数据洞察与实战视角拆解报告，解读亚太地区 AI 基础设施的新趋势
Meta 部署统一的 AI 智能体，实现超大规模环境的自动化性能优化
Meta推出了一款新的AI驱动的容量效率平台，该平台使用统一的AI智能体自动检测和解决其全球基础设施中的性能问题，标志着向超大规模自优化系统的重大进展。
Apache Doris + SelectDB：定义 AI 时代，实时分析的三大范式
当生成式 AI 重构着人机交互的边界，当大模型开始渗透每一个业务环节，一个根本性问题浮出水面：AI 究竟能跑多快、多准，这取决于它能多快、多准地获取实时数据。
安全可靠！星环科技分布式数据库 ArgoDB 通过安全可靠测评！
2026年5月26日，由星环科技自主研发的分布式数据库ArgoDB V6通过中国信息安全测评中心、国家保密科技测评中心联合发布的“安全可靠测评”认证，全面验证其在产品安全与供应链安全领域的端到端防护能力，构建起覆盖研发、产品到生态的全栈自主可控安全体系，能够为各行业核心业务系统提供长期安全、稳定、可靠的数据库支撑。
智算，云厂商的下一个战场
算存网数一体的高性能 AI Infra来了
Grafana Pyroscope 2.0：实现持续性能分析规模化落地
Grafana Labs 发布经过架构重构的开源持续性能剖析数据库 Pyroscope 2.0，优化了存储成本、查询性能与运维复杂度，采用单写入路径、无状态查询处理并增强数据能力，同时原生支持 OTLP 协议，贴合可观测性行业趋势。
超越基准：采用基于指标的方法在真实设备上维持 iOS 长期的良好性能
iOS性能工程通常默认把性能视为组件的属性。但性能实际上是由应用代码、设备硬件、操作系统资源管理、网络条件与用户行为模式随时间交互所产生的一个突现行为（emergent behavior）。本文给出了使用Xcode Instruments捕获性能问题的直接、一方（first-party）路径与方法。
Apache Doris 在岚图汽车的应用实践
随着岚图汽车销量攀升，每日百亿级数据规模持续膨胀，如何从海量数据中快速提炼有价值信息支撑研发、生产、销售等环节，成为迫切需求。
宝马、Indeed 和 WHOOP 的降本增效实践：如何在 Lakehouse 上构建分析与 AI 能力 ｜ 技术实践
本期博客将重点展示三大品牌——BMW Group、Indeed 与 WHOOP，如何在其全域数据资产中驱动分析与人工智能应用，从而将开放数据架构转化为可量化的商业成果。
从分散存储到统一分析，Apache Doris 在快手万亿规模广告场景的应用实践
亿行增量及数千个复杂查询模板的挑战，快手广告数据平台如何突破性能瓶颈、实现架构统一与体验跃升？60%。
烧钱，能解决 AI 存储的焦虑吗？
存储短缺带来的焦虑，在 2026 年仍将延续。
ClickHouse 十大最佳实践技巧
ClickHouse 是一款开源的列式数据库管理系统，专为对海量数据集进行实时分析查询而设计。它擅长在数毫秒内聚合数十亿行数据，使其成为分析平台、可观测性系统、实时仪表盘和数据仓库的流行选择。ClickHouse 通过其列式存储格式、高效压缩和向量化查询执行来实现这一目标，但要获得最佳性能，需要理解如何与其架构协同工作。
谷歌在不影响代码质量的情况下改善了 ART 的编译时间
谷歌的Android Runtime（ART）团队在不牺牲代码质量、不增加峰值内存使用的情况下，成功将Android代码的编译时间减少了18%，这显著提升了即时编译（JIT，just-in-time）和提前编译（AOT，ahead-of-time）的性能。
新加坡出行巨头 Grab 如何用 AutoMQ 重塑 Kafka 流平台
初步统计显示，整体成本效益提高了 3 倍。
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