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大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。...腾讯云AI产品的新春采购节，正是我们对这一信念的践行。...本次新春大促，腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品，从语音识别到语音合成，从AI绘画到数智人，从人脸核身到人脸特效，从文字识别到机器翻译，再到腾讯同传等，每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...腾讯云新春大促AI会场特设两大专区： @首单专区：新用户购买，限购1次，最低0.4折！ @特惠专区：不限新老用户，最低1.5折！...更多腾讯云AI产品新春大促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单！
除此之外，结合腾讯云云存储服务及自身的副本能力，可靠性也是杠杠滴~ 更令你开心的是，正值腾讯云春季采购大促，作为新用户的你首月配置基础1套餐，价格低至3折！...也就是说，未来一年的运维平台顺畅运行，也可以通过这次大促打下坚实基础。 看到活动只到3月31日便截止，心动的你立刻点击【阅读原文】详细了解了优惠折扣。
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兔年好运，盛惠上“云”，腾讯云CDN&音视频通信2023年新春采购节钜惠升级！...会场设有：首购专区、限时组合购专区、企业专区、特惠专区四大亮点模块，多种优惠购买方案满足多样需求，CDN/短信/直播/点播等热销爆品0.01元起，腾讯云呼叫中心89元/月/座席起，基于 QQ 底层 IM...云点播简介：支持多样上传 SDK，媒资处理，视频 AI，数据分析，播放器 SDK 等功能。适用场景：短视频、长视频、电商、直点结合。图片5.
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。...3.对大促期间出现的问题逐一复盘，找到解决方案，优化并持续跟踪。 4.大促活动结束后，需要及时恢复降级的服务。 本文版权归作者所有，未经作者同意不得转载,谢谢配合！！！
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...大促中，大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递，是一家以快递为主体，以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。...公司角度，运营数据是公司运行发展的管理基础，既可通过运营数据了解公司目前发展的状况，又可以通过调节这些指标对公司进行管理，即数据驱动运营。...而运营数据的获得，需要在应用程序中大量埋点采集数据，从数据库、日志和其他第三方采集数据，对数据清洗、转换、存储，利用SQL进行数据统计、汇总、分析，才能最后得到需要的运营数据报告。...数据可视化图表与数据监控 数据以图表方式展示，可以更直观展示和发现数据的规律，互联网运营常用可视化图表有如下几种。 1. 折线图 横轴为时间，展示在时间维度上的数据变化规律。 2....监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...他表示：为了满足大模型领域的需求，达成提高性能、降低成本的双目标，腾讯云提供了完整的IaaS产品大模型解决方案。...数据湖存储可以帮助企业一站式解决数据采集、清洗、训练和消费等环节的存储需求，有效降低存储成本，提升数据使用效率，为大模型的训练和应用提供更好的支持。...腾讯云存储在大模型领域中的解决方案 为了应对大模型的技术需求，腾讯云在IaaS、PaaS和SaaS等不同产品方向均提供了多样的技术支持手段，主要体现为三个“快”： 数据读取快：GooseFS数据加速，提供高性能存储...腾讯云存储团队针对大模型推出了综合性的数据湖存储解决方案，主要由对象存储、数据湖加速器GooseFS和数据万象CI等多款产品组成。
运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长，...运营大促设计难点 运营一般每年都会进行三场大促活动推广：新春、618、双11，而每期大促都需要不同的策略玩法去实现运营目标，给我最大的感触有以下两点： a）设计周期短 大促设计包含：1 个主会场 + 4...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法（放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤），在具有故事的环境下及疫情波动中，比较担忧数据是否会受影响。...一个月后我们持续跟进大促各环节数据情况，整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期大促还是长线小促，对于设计者来说，都需要从多角度去思考分析，在产品策略和目标的基础上去打磨，并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率，通过数据反复推敲打磨，优化结构关系凸显产品核心内容。
一、缓存技术简介 1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方，以方便系统快速做出响应。...方案 三、扩展，深度了解JVM堆内内存和堆外内存（转载） 1、什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域，每个区域存放不同类型的数据。...所以，操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储的数据在主存中的正确地址。在一些特定的时间点，Java虚拟机会进行一次彻底的垃圾回收（full gc）。...这意味着：这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆内内存所存储的数据的多少是成正比的，过大的堆内内存会影响Java应用的性能。 2....同时因为这部分区域直接受操作系统的管理，别的进程和设备（例如GPU）可以直接通过操作系统对其进行访问，减少了从虚拟机中复制内存数据的过程。
近日，腾讯云存储解决方案总监温涛受邀在2024数据基础设施技术峰会-“智算中心技术创新论坛”分享了腾讯云的数据智能生态创新之路，剖析腾讯云数据湖在赋能AIGC多模态大模型方面的应用实践。...一旦进入到多模态，有了图片和视频之后，数据量特别大，现在原始数据量有的客户达到百PB级别，训练数据也到了几PB、几十PB，数据的流动、读取要求高很多，算力也是成倍增长，系统成本很高，我们的解决方案一方面解决性能问题...腾讯云COS Data Lake向智能数据湖演进，打造一体化AIGC多模态存储解决方案 腾讯云通过在数据湖原来的基础上增加了数据的加速能力，增加了AI能力之后，就可以把数据湖系统的业务范围扩展到AIGC...，向智能数据湖演进。...通过我们自己的图文大模型之后，就把导入的这些文档进行向量化，保存到腾讯云的向量数据库里面去，用户展示搜索的时候，我们把搜索请求通过图文大模型做向量化，从向量维度，在向量数据库里面进行搜索，找到匹配度比较高的
我们这些数据和分析从业者当然听过这个词，当我们开始与客户讨论大数据解决方案时，谈话自然转向了对数据湖的讨论。但是，我经常发现客户要么没有听说过这个词，要么没有很好地理解它的含义。...数据湖 Pentaho首席技术官詹姆斯·迪克森（James Dixon）通常被称为“数据湖”（data lake）。他描述了一个类似于一瓶水的数据集市（数据仓库的一个子集）......“清理，打包和结构化以便于消费”，而数据湖更像是一个自然状态的水体。数据从流（源系统）流向湖。用户可以进入湖泊进行检查，采样或潜水。 现代数据架构中的数据湖这也是一个相当不精确的定义。...商品，现成的服务器与便宜的存储相结合，使数据湖扩展到TB级和PB级相当经济。 2.数据湖支持所有数据类型 数据仓库一般由从事务系统中提取的数据组成，并由定量度量和描述它们的属性组成。...另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。
大家好，我是一名在互联网公司从事大数据开发的程序员。最近我在一个项目中使用了腾讯云数据湖解决方案，今天想跟大家分享一下我的实际经验，希望能对大家有所帮助。引言数据湖这个概念相信大家已经不陌生了。...经过几个月的开发和测试，我对这个解决方案有了较深入的了解。下面就跟大家详细分享一下我的实践经验。一、初步了解和环境搭建最初接触腾讯云数据湖解决方案时，我首先详细阅读了官方文档。...通过文档，我了解了数据湖的基本架构和功能。腾讯云的数据湖解决方案主要包括三个部分：数据存储、数据计算和数据分析。数据存储：使用对象存储（COS）来存储原始数据，支持海量数据的存储和高效的访问。...通过这次项目实践，我对腾讯云数据湖解决方案有了更加深入的了解。这一解决方案为我们提供了高效、可靠的数据存储、处理和分析能力，大大提升了项目的开发效率和数据处理能力。...结语总的来说，腾讯云数据湖解决方案在性能、灵活性和易用性上都有很大的优势。如果你也有处理海量数据的需求，不妨尝试一下腾讯云的数据湖解决方案。
引言 腾讯云2024双11大促已正式开始，在这场活动中，腾讯云为用户带来了超值福利，其中云服务器CVM成为企业和个人用户部署应用、存储数据、处理信息的首选方案，其高效、灵活、可扩展的特性极大地促进了业务的快速发展...数据库智能管家（TencentDB for DBbrain，DBbrain）是腾讯云推出的一款为用户提供数据库性能优化、安全、管理等功能的数据库自治云服务，利用机器学习、大数据和专家经验，智能化数据库运维...同时腾讯云2024双11大促还有首单特惠、买赠专区等活动。...数据库管理：提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的 Web 数据库管理终端。 DBbrain 其它功能 提升数据库稳定性：7 * 24小时智能运维守护数据库，无需人力值守。...开启巡检后，第二天起每天凌晨将启动巡检任务，每天巡检完后将生成一份类型为数据库巡检的健康报告，用户可每天了解实例的健康状态及详情，帮助用户排查实例隐患并提供解决方案。
618年中促进程过半，天猫、京东商城、苏宁易购促销方式各有不同，都希望借助新品爆品吸引流量，配合大促期间的满减打折，提高转化率。 来源：中国大数据
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：delta、Apache Iceberg和Apache Hudi。...很多用户会想，看着三大项目异彩纷呈，到底应该在什么样的场景下，选择合适数据湖方案呢？今天我们就来解构数据湖的核心需求，深度对比三大产品，帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。...首先，我们来逐一分析为何各技术公司要推出他们的开源数据湖解决方案，他们碰到的问题是什么，提出的方案又是如何解决问题的。我们希望客观地分析业务场景，来理性判断到底哪些功能才是客户的痛点和刚需。...此外，在数据湖的下游，还存在流式作业会增量地消费新写入的数据，数据湖的流式消费对他们来说也是必备的功能。...可以发现标红的功能点，基本上是一个好的数据湖方案应该去做到的功能点。 ? 7大维度对比 在理解了上述三大方案各自设计的初衷和面向的痛点之后，接下来我们从7个维度来对比评估三大项目的差异。
小编在之前的详细讲解过关于数据湖的发展历程和现状，《我看好数据湖的未来，但不看好数据湖的现在》 ，在最后一部分中提到了当前数据湖的解决方案中，目前跳的最凶的三巨头包括：Delta、Apache Iceberg...我们在使用不同的引擎进行计算时，需要将数据根据引擎进行适配。这是相当棘手的问题，为此出现了一种新的解决方案：介于上层计算引擎和底层存储格式之间的一个中间层。...Iceberg是一个为大规模数据集设计的通用的表格形式。并且适配Trino(原PrestoSQL)和Spark适，提供SQL化解决方案。...阿里在Flink + Iceberg数据湖的探索 上图和下面的方案是阿里巴巴在业务实践中进行的探索之一，采用Iceberg全量数据和Kafka的增量数据来驱动新的Flink作业。...这样把离线任务天级别到小时级别的延迟大大的降低，改造成了一个近实时的数据湖分析系统。
新春采购节 新春钜惠，爆款秒杀；企业用户专属，高配高性价比，助力企业轻松上云，腾讯云微服务新春大促重磅来袭！...戳原文，了解更多 新春采购节 活动信息 点亮在看，你最好看
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Apache Iceberg 和 Apache Hudi。...很多用户会想，看着三大项目异彩纷呈，到底应该在什么样的场景下，选择合适的数据湖方案呢？今天我们就来解构数据湖的核心需求，深度对比三大产品，帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。...首先，我们来逐一分析为何各技术公司要推出他们的开源数据湖解决方案，他们碰到的问题是什么，提出的方案又是如何解决问题的。我们希望客观地分析业务场景，来理性判断到底哪些功能才是客户的痛点和刚需。...此外，在数据湖的下游，还存在流式作业会增量地消费新写入的数据，数据湖的流式消费对他们来说也是必备的功能。...可以发现标红的功能点，基本上是一个好的数据湖方案应该去做到的功能点。 7 大维度对比 在理解了上述三大方案各自设计的初衷和面向的痛点之后，接下来我们从 7 个维度来对比评估三大项目的差异。
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