日前,马来西亚知名电商企业PrestoMall抛弃传统甲骨文数据库,转投阿里云自主研发的POLARDB云数据库,支撑公司平稳应对电商大促活动中创下的流量峰值,整体IT成本降幅达到40%以上。
PrestoMall是马来西亚知名电商企业之一,过去几年数据量和客户量都出现井喷式增长,营收规模近3个财年增长256%。随着公司的快速发展,PrestoMall原有甲骨文数据库产品限制了其弹性增长的需求,并且昂贵的数据库授权费导致公司IT成本居高不下,阻碍了业务发展。
2019年8月,PrestoMall决定停用甲骨文数据库,并开始寻找可靠的替代方案。在调研过程中,PrestoMall对于数据库的兼容性、成本、扩展性、可用性、迁移便利性以及服务与支持等多个维度进行了评估,最终决定采用阿里云POLARDB云数据库。
POLARDB是阿里云自主研发的云原生数据库,采用存储计算分离、软硬件一体化设计,可以快速实现弹性缩扩容,完全满足大规模业务场景的需求。2019年双11购物节当天,POLARDB还创造了每秒8700万次的数据库处理(TPS)峰值新记录。
2019年12月初,PrestoMall完成数据库向阿里云POLARDB的整体迁移,不但支撑业务快速发展,还使得公司整体IT成本降幅达到40%以上。
作为全球云数据库市场份额前三以及中国市场第一的厂商,阿里云在产品技术领域进展迅猛,获得市场广泛认可,已连续2年作为唯一的中国企业入选Gartner数据库魔力象限。目前,已有超过40万个数据库实例迁移到阿里云上,包含政务、零售、金融、电信、制造、物流等多个领域的龙头企业。
权威市场研究机构Gartner最新研究指出,云数据库将是未来。到2021年,云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%;而到2023年,75%的数据库要跑在云平台之上。
好文章,需要你的鼓励
在基于Chiplet的架构中,可观测性正成为系统设计的关键缺失环节。多位半导体行业专家指出,AI可从硅层遥测数据中挖掘价值,但前提是架构须提供一致的检测手段、近传感器数据压缩及可编程采集能力。专家们强调,多供应商Chiplet生态系统需要标准化、安全的遥测模式,以实现跨芯片、封装和互联域的故障定位,同时保护敏感运营数据。目前,AI在遥测分析阶段已展现出显著价值,但可观测性的扩展本质上仍是架构问题。
这项研究系统比较了四种AI图像分词策略在640000张星系图像上的表现,发现重建质量与物理属性预测能力之间存在根本性解耦,为天文基础模型的分词器选择提供了实验依据。
生命科学企业在全渠道战略和AI平台上投入巨大,但成效往往不尽如人意。问题根源不在于技术本身,而在于组织架构、数据治理和工作方式未能同步演进。许多转型项目止步于试点阶段,原因是各部门数据孤立、职责不清。要实现从传统CRM向智能互动的真正转型,企业需优先建立统一的数据基础和跨团队协作机制,并将AI能力嵌入日常工作流程,而非将其视为独立模块。
阿里Qwen团队研究如何将大模型的规模化训练思路迁移到机器人操作领域,通过统一多机器人表示与38100小时数据预训练,让机器人在陌生场景和陌生机型上也能完成复杂操作任务。