开篇近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与计算平台MaxCompute团队、华东师范大学数据科学与工程学院、达摩院合作，基于预测的云计算平台资源弹性伸缩框架论文《MagicScaler: Uncertainty-aware, Predictive Autoscaling 》被数据库领域

1 前言随着得物业务规模的不断增加，推荐业务也越来越复杂，对推荐系统也提出了更高的要求。我们于2022年下半年启动了DGraph的研发，DGraph是一个C++项目，目标是打造一个高效易用的推荐引擎。推荐场景的特点是表多、数据更新频繁、单次查询会涉及多张表。了解这些特点，对于推荐引擎的设计非常重要。

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 。What's On In Databend探索 Databend 本周新进展，遇到更贴近你心意的 Databend 。多源数据目录在 D

1 前言 在现在工作中，为保障服务的高可用，应对单点故障、负载量过大等单机部署带来的问题，生产环境常用多机部署。为解决多机房部署导致的数据不一致问题，我们常会选择用分布式锁。目前其他比较常见的实现方案我列举在下面：基于缓存实现分布式锁（本文主要使用redis实现）基于数据库实现分布式锁基于zooke

一、服务简介OneOS高精度定位服务基于中移智行的高精度定位平台，可以为搭载OneOS的物联网硬件提供最高动态厘米级、静态毫米级的卫星定位能力；并且针对性优化了物联网硬件在使用差分服务时资源占用过大的问题。包含三种服务：厘米级RTK、亚米级RTK、亚米级RTD，开发者可根据使用场景和硬件配置灵活选用

数据治理是推动大型集团企业转型升级、提升竞争优势、实现高质量发展的重要引擎。通过搭建大数据平台，实现对业务系统数据的采集、清理、建模、整合，建立一个符合业务需求的数据决策平台，形成企业数字化转型关键能力，支撑数据赋能业务价值，最终推动组织及管理升级，实现数字化转型。以某拥有多元主业的综合型产业集团为

基本概念 KMS，也就是密钥管理服务（Key Management Service），它在K8S集群里，是以驱动和插件的形式来启用对Secret、Configmap的加密操作的。这样做的目的，是为了保护那些敏感数据。驱动和插件需要使用者按照需求进行定制和实现自己的KMS插件，插件可以是gRPC服务器

1. 绪论在真实的业务场景中，时间序列数据具有以下特点：采集频率（秒级甚至毫秒级）高，导致数据量非常庞大。数据价值密度低。对数据进行合理的降采样不仅极大地可以降低系统压力、节约存储成本，同时也可以帮助用户聚焦重要信息，提升数据价值。本教程将以要点感知算法为例介绍如何在 DolphinDB 自定义并应

一、系统介绍和问题描述如何在Mysql中进行上亿数据的遍历查询呢？先来说说咱们的系统主角——关注系统。它主要负责维护京东用户和业务对象之间的关注关系，还能对外提供各种关系查询，像查询用户的关注商品或店铺列表，以及查询用户是否关注了某个商品或店铺等。但最近有个新需求，得提供查询关注对象的粉丝列表接口功

背景在分布式系统架构中，每个请求都会经过很多层处理，比如从入口网关再到 Web Server 再到服务之间的调用，再到服务访问缓存或 DB 等存储。在下图流量防护体系中，我们通常遵循流量漏斗原则进行流量防护。在流量链路的每一层，我们都需要进行针对性的流量防护与容错手段，来保障服务的稳定性；同时，我们