系统性能需求
收录了 系统性能需求 频道下的 50 篇内容
YashanDB 数据库支持的实时交易系统架构设计
在数据库技术领域，实时交易系统面临着多种挑战，包括性能瓶颈、数据一致性问题、系统可扩展性和高可用性等。随着业务对数据处理的实时性和准确性要求不断提升，传统的数据库架构显得愈发捉襟见肘。YashanDB通过其独特的架构设计和高效的数据处理能力，为实时
智源技术分享：大模型行业应用新模式和关键实现路径
AICon 全球人工智能开发与应用大会上智源研究院大模型行业应用总监周华为我们带来了精彩专题演讲《大模型行业应用新模式和关键实现路径》
操作系统国产化改造：存量业务迁移的技术挑战与破局之路
国产化改造过程中，如何在不影响线上业务的前提下完成操作系统的平稳过渡？「操作系统对对碰」首期为你解惑~
Apple 完成了关键生态系统服务到 Swift 的迁移，性能提升了 40%
苹果公司已将其全球密码监控服务从Java迁移到Swift，实现了吞吐量增加40%，并显著减少了内存使用量——释放了近50%之前分配Kubernetes的容量。
以「场景」定义算力：AI 时代，通用算力不只“通用”
当 AI 狂欢席卷全球，无论是 GPU 还是 CPU，一场静默的场景化算力革命已然发生。阿里云和 AMD 通过“一芯三用”重新定义了 AI 时代的算力选型逻辑。从盲目追随算力参数的提升，到精准匹配业务场景需求，这不仅是单纯的技术路线转型，更是整个行业从“参数崇拜”回归“业务本质”的理性觉醒。
作业帮基础观测能力之二全链路追踪实践
截至目前，作业帮已有 97%+ 的服务完成了容器化改造，统一采用了基础架构提供的服务网格及各种基础组件。
作业帮基础观测能力之三日志体系建设
目前作业帮有着数千个线上服务，所有服务的日志高峰流量可以达到 5000W+ 条 /S，每天生成的日志大小在 PB 级。
云原生时代的架构革新，Apache Doris 存算分离如何实现弹性与性能双重提升
Apache Doris 3.0 正式支持了存算分离全新模式。
国产算力软件服务商「清程极智」再获过亿元融资
清程极智携手清华大学团队联合构建开源赤兔推理引擎项目，在加速“国产智算芯片-国产系统软件-国产大模型”的完整生态构建的同时，进一步为清程极智带来更多商业机会与收益增长点。
Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？
本文将结合其多年来对数据基础设施的实践与反思，深入探讨生成式 AI 时代对数据系统提出的全新挑战与潜在机遇。
OceanBase 在网易游戏 DB SaaS 的技术实践：存储成本降 60%，备份恢复提速 3 倍
单节点的存储空间已经超过十几 TB 以上，对于处理高并发 TP 业务的 MySQL 来说，这样的压力是非常巨大的。
被低估的「通用算力」：为什么 AI 时代更离不开 CPU？
在市场热议GPU算力之际，CPU淡出历史舞台？事实上，近几年内，市场对通用计算的需求“不降反增”。面对高频交易、隐私计算、边缘计算等场景对低延时、海量计算的“饥渴”需求，企业如何高效利用每一份算力成为核心挑战。
华东师范大学教授 & 数据科学与工程学院院长钱卫宁将在 AICon 上海分享 AI 应用场景对数据管理的新要求
从系统接口、系统架构、实现技术等方面介绍技术的发展变化和新趋势。
MVP 困境：现在就扩展还是以后再扩展？
对可扩展性投资不足会缩短系统的生命周期，但过度投资可能会因为成本问题而扼杀MVP业务案例。
Apache Doris 在拉卡拉技术实践：统一金融场景 OLAP 引擎，查询提速 15 倍，资源直降 52%
架构构建数据系统面临存储成本高、实时写入性能差、复杂查询耗时久、组件维护复杂等问题。
参林 POS 质量体系建设：从“高速换胎”被动应对到“可控迭代”破局
本文深度剖析了大参林信息中心自研参林POS系统的质量体系建设。
API 网关十五年演进：从微服务核心到 AI 时代的神经网络
我们所认知的 AI 和大模型，实际上背后都是由无数的 API 所驱动的，大模型技术的快速发展将带来 API 的指数级增长。
在 AI 时代构建 MVP
AI通过提供决策信息、建议替代方案和简化文档来增强软件架构。虽然它不能取代人类的判断，但它可以加速MVP的开发，并在有足够背景知识时支持实验、权衡分析和技术债务管理。
小白也能做 OS 运维：阿里云操作系统控制台如何解决三大运维难题？
在未来，操作系统控制台将致力于深入探索异常检测的潜力，通过持续优化检测算法与完善异常检测架构，以期为用户提供更为卓越的服务体验。
京公网安备 11010502039052号 | 产品资质
