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PlanetScale将数据库平台扩展至PostgreSQL
PlanetScale 将数据库平台扩展至 PostgreSQL

PlanetScale 正式发布其托管式分片 Postgres 服务。该服务在 AWS 或 Google Cloud 上构建,以提供高性能和高可靠性为目标。此次发布将 PlanetScale 的产品扩展到了 PostgreSQL 用户群体。对于该公司现有的基于 Vitess 构建的广受欢迎的 MySQL 平台,这是一个很好的补充。

实战 ClickPy(1.8 万亿行):OpenTelemetry + ClickStack 如何实现秒级排障与会话回放
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ClickHouse 已迅速成为企业进行外部或内部分析的首选数据库

PlanetScale将数据库平台扩展至PostgreSQL
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PlanetScale 正式发布其托管式分片 Postgres 服务。该服务在 AWS 或 Google Cloud 上构建,以提供高性能和高可靠性为目标。此次发布将 PlanetScale 的产品扩展到了 PostgreSQL 用户群体。对于该公司现有的基于 Vitess 构建的广受欢迎的 MySQL 平台,这是一个很好的补充。

一场“垃圾堆积问题”的AI数据漂流
一场“垃圾堆积问题”的 AI 数据漂流

有效派发率 99%,AI 智能派发率达到 48%,处置达标率 98%

为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限?
为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限?

“可以说,我们是国内最早引入 Lance 的团队之一。”

Fluss 湖流一体:Lakehouse 架构实时化演进
Fluss 湖流一体:Lakehouse 架构实时化演进

本文分享了流存储和 LakeHouse 架构割裂的现状下用户面临的问题和挑战,以及目前业界在融合两者上的趋势。并介绍了流存储 Fluss 如何完美地融入进 LakeHouse 架构,无缝地将 LakeHouse 架构进行实时化改造,以及基于 Fluss 来构建实时 LakeHouse 架构的最佳实践。

逆势降本:云上数据平台年复削减30%的治理实践
逆势降本:云上数据平台年复削减 30% 的治理实践

初期的成本跟进依赖于 TAM 团队月会反馈,缺少主动洞察手段~

2025(第七届)深圳国际金融科技大赛启动,激发高校学生AI创新潜力
2025(第七届)深圳国际金融科技大赛启动,激发高校学生 AI 创新潜力

“2025 深圳国际金融科技大赛(FinTechathon)——西丽湖金融科技大学生挑战赛”于 9 月 26 日正式开赛,国内外高校在读生均可报名参赛。

Vercel 推出 Drains 功能:实现统一数据导出
Vercel 推出 Drains 功能:实现统一数据导出

Vercel 近日发布了 Vercel Drains 系统,用于将其平台上的可观测性数据导出至外部服务。

谷歌又赢麻了!两位灵魂人物斩获2025诺贝尔物理学奖,“量子霸权”玩真的?
谷歌又赢麻了!两位灵魂人物斩获 2025 诺贝尔物理学奖,“量子霸权”玩真的?

“这对整个(量子)领域而言,是一份极具含金量且实至名归的认可。”

VS Code MSSQL Extension v1.35 GA版本提供了模式匹配、设计器和本地容器
VS Code MSSQL Extension v1.35 GA 版本提供了模式匹配、设计器和本地容器

该扩展已累积超过 820 万次安装和大约 1.8k 个 GitHub 星标。

Oracle推出MySQL AI
Oracle 推出 MySQL AI

Oracle 推出 MySQL AI,只在 MySQL 企业版中提供的 AI 功能,用于处理大型部署中的分析和 AI 工作负载。

企业级消息系统构建指南
企业级消息系统构建指南

在企业级消息系统构建过程中,技术选型是至关重要的一环。

有奖问卷!Data+AI / 出海从业者,让 Snowflake 听见你的需求
有奖问卷!Data+AI / 出海从业者,让 Snowflake 听见你的需求

为了表示感谢,我们还为参与调研的各位准备了丰富的礼品

从 Redis 到 Valkey:开源社区的力量和未来 | 腾讯云数据库 DBTalk
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揭晓腾讯云Redis水平扩缩容如丝般顺滑的秘密:slot原子化搬迁 | 腾讯云数据库 DBTalk
揭晓腾讯云 Redis 水平扩缩容如丝般顺滑的秘密:slot 原子化搬迁 | 腾讯云数据库 DBTalk

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实战指南:Redis 三大客户端框架宕机后的快速恢复策略 | 腾讯云数据库 DBTalk
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Lakehouse 之后,Agent Ready 成了数据 Infra 的新标配?
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除了让实时分析卷到极致,数据库的下一张牌是什么。

Snowflake 上的智能体 RAG | 技术实践
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原生工作流以及统一的语义层融合在一起,以流畅、安全、智能的数据云形式交付。我对其最近推出的强大功能印象深刻,特别是它们如何简化复杂的能力,使其更适合企业级应用。

从 RDBMS 到 Snowflake 的复制 | 技术实践
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传统方法存在发生内存不足错误和资源利用低效的风险

情境丰富型 AI 智能体的一键式解决方案:Snowflake Intelligence 与 Cortex 知识扩展 | 技术趋势
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这些强大的 AI 创新,其价值取决于所能获取的信息。

Snowflake 中的数据概况:在清理之前发现数据中的混乱 | 技术实践
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分析工程并不是关于完美的数据,而是将不可靠的输入转化为值得信赖的内容

Snowflake AI+ 数据 2025 年十大预测(下) | 技术趋势
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AI 正在证明其存在的长久价值

Snowflake AI+数据2025年十大预测(上) | 技术趋势
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有了 Snowflake,可以让人们在同一个平台把人工智能利用起来

GenAI 退烧后,这家企业正在用 “数据平台” 重构AI2B的底层逻辑
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当 GenAI 从 C 端热闹走向 B 端落地,企业级 AI 的重点,是不是该变了?

【AI 技术周-第三期】从被动存储到主动决策:AI如何驱动数据库与大数据智能进化
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AI 与大数据正以前所未有的深度融合,重塑着千行百业。如何让数据真正“开口说话”?如何构建高效、稳定且经济的 Data+AI 平台?这不仅是技术挑战,更是决定企业未来竞争力的核心命题。

在 Snowflake 上搭建 Spark Connect 引擎:技术细节深度拆解 | 技术实践
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实现了客户端接口与 Spark 执行引擎的解耦

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传统的变更数据捕获(CDC)实施方案面临复杂的工程挑战

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没有数据战略,就没有 AI 战略

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解决了业务高峰期的资源瓶颈问题,且成本较自建集群降低 40%

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