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阿里技术

AI和大数据下,前端技术将如何发展?
AI和大数据下,前端技术将如何发展?

2010年前后,各种大数据应用进入爆发期。如果说之前的Web应用更多地是在“产生”数据,那在2010年之后,如何更好地“展现”数据则被提上了新的高度,很多前端技术也随之打开了新的篇章。本文作者结合自己的实践,从数据可视化、软件Web化和交互多样化三个方面,分享大数据和人工智能对前端技术发展的影响。

如何用好云原生数据湖?
如何用好云原生数据湖?

数据湖可以很好地帮助企业应对当前数据场景越来越多、数据结构越来越复杂、数据处理需求越来越多样化的问题。阿里云从2018年起就开始布局数据湖,推出了云原生数据湖分析Data Lake Analytics(DLA),从数据湖管理(帮助客户高效管理构建数据湖),Serverless Spark(提供高性价比的大规模计算),Serverless SQL(提供高性价比的在线交互式分析)三个方面帮助客户挖掘数据价值。本文分享相关技术挑战及解决方案。

如何实现Spark on Kubernetes?
如何实现Spark on Kubernetes?

阿里妹导读:大数据时代,以Oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应企业数字化转型的需求,Spark将会是比较好的大数据批处理引擎。而随着Kubernetes越来越火,很多数字化企业已经把在线业务搬到了Kubernetes之上,并希望在此之上建设一套统一的、完整的大数据基础架构。那么Spark on Kubernetes面临哪些挑战?又该如何解决?

作为数据库核心成员,如何让淘宝不卡顿?
作为数据库核心成员,如何让淘宝不卡顿?

TDDL(Tabao Distributed Data Layer)是淘宝开源的一个用于访问数据库的中间件,集成了分库分表,主备,读写分离,权重调配,动态数据库配置等功能。本文以2007年TDDL初诞生时的视角,介绍TDDL是如何一步步设计成型的,希望能帮助同学们简单收获:常规数据库效率问题解决思路、TDDL框架设计基本思路以及分布式数据库设计思路等。

数据湖架构,为什么需要“湖加速”?
数据湖架构,为什么需要“湖加速”?

湖加速即为数据湖加速,是指在数据湖架构中,为了统一支持各种计算,对数据湖存储提供适配支持,进行优化和缓存加速的中间层技术。那么为什么需要湖加速?数据湖如何实现“加速”?本文将从三个方面来介绍湖加速背后的原因,分享阿里云在湖加速上的实践经验和技术方案。

如何设计一个流计算基准测试?
如何设计一个流计算基准测试?

如何选择适合自己业务的流计算引擎?除了比较各自的功能矩阵外,基准测试(benchmark)便是用来评估系统性能的一个重要和常见的方法。然而在流计算领域,目前还没有一个行业标准的基准测试。本文将探讨流计算基准测试设计上的难点,分享如何设计流计算基准测试框架——Nexmark,以及将来的规划。

如何实现 OpenAPI 多语言 SDK 开发?
如何实现 OpenAPI 多语言 SDK 开发?

由于每个网关所对应的后端情况不同,因此没有一套元数据可以适用于所有的网关。阿里云通过重新定义一门 DSL 语言 —— Darabonba 来支持不同风格的 OpenAPI,同时支持多语言的 SDK、Code Sample 目标生成。本文将从技术原理和解决方案分享相关的探索和实践。

如何实现一个跨库连表SQL生成器?
如何实现一个跨库连表SQL生成器?

用户只需在前端简单配置下指标,系统即可自动生成大宽表,让用户查询到他所需要的实时数据,数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现?本文从需求分析开始,分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。

阿里研究员:警惕软件复杂度困局
阿里研究员:警惕软件复杂度困局

对于大型的软件系统如互联网分布式应用或企业级软件,为何我们常常会陷入复杂度陷阱?如何识别复杂度增长的因素?在代码开发以及演进的过程中需要遵循哪些原则?本文将分享阿里研究员谷朴关于软件复杂度的思考:什么是复杂度、复杂度是如何产生的以及解决的思路。较长,同学们可收藏后再看。

如何基于K8s构建下一代DevOps平台?
如何基于K8s构建下一代DevOps平台?

OAM是阿里巴巴与微软联合推出的开放应用模型,旨在解耦应用研发、应用运维与基础设施人员在应用生命周期中各自的关注点,明晰责任与界限,聚焦自身业务,同时又依然能紧密协作。当前云原生DevOps体系现状如何?面临哪些挑战?如何通过OAM解决云原生DevOps场景下的诸多问题?云原生开发应用模型OAM(Open Application Model)社区核心成员孙健波将为大家一一解答,并分享如何基于OAM和Kubernetes打造无限能力的下一代DevOps平台。

送外卖也要“黑科技”?阿里移动感知技术应用揭秘
送外卖也要“黑科技”?阿里移动感知技术应用揭秘

阿里妹导读:送餐路上外卖骑手们所处的位置不仅牵动着大家的心,在本地生活的场景下,也是订单配送和调度系统的重要一环。其中骑手是否已到店取餐看似简单却难以准确观测。针对这一问题,阿里本地生活科技中心建立了基于移动感知的aBeacon系统来准确地观测骑手到店和离店行为。这一工作成果也发表在了网络系统领域的顶级会议NSDI’21上。本文将从实现原理为大家做一个简单介绍。

单元测试,只是测试吗?
单元测试,只是测试吗?

推广单元测试,仅仅达到单测覆盖率是远远不够的,我们还要学习写"易于测试"的代码,以及"好"的测试,这样才能让单测真正发挥作用。本文将分享作者关于单元测试的思考与实践。

如何规范你的Git commit?
如何规范你的Git commit?

commit message应该如何写才更清晰明了?团队开发中有没有遇到过让人头疼的git commit?本文分享在git commit规范建设上的实践,规定了commit message的格式,并通过webhook在提交时进行监控,避免不规范的代码提交。

阿里研究员:软件测试中的18个难题
阿里研究员:软件测试中的18个难题

对于软件测试来说,怎么样才算测够了?如何评价测试的有效性?那么多测试用例,以后怎么删?在软件测试中会遇到非常多的问题,阿里研究员郑子颖分享了18个他总结出的难题以及相关看法,希望对同学们有所启发。

快速入门数据结构和算法
快速入门数据结构和算法

阿里妹导读:有哪些常见的数据结构?基本操作是什么?常见的排序算法是如何实现的?各有什么优缺点?本文简要分享算法基础、常见的数据结构以及排序算法,给同学们带来一堂数据结构和算法的基础课。