OSS&Tablestore 向量检索能力全新升级，重塑AI时代数据管理
【阅读原文】戳：OSS&Tablestore 向量检索能力全新升级，重塑AI时代数据管理 众所周知，优质数据是AI大模型持续迭代的核心。根据IDC预测2025年全球数据量将达到175 ZB，在如此繁杂的数据资源中，如何精准地捕捉数据间的语义关系，提升信息检索的效率，成为了大模型的核心竞争力之一。因此，在AI生产链路中，向量检索技术通过推理应用实现数据价值，将不同模态的数...
OSS&Tablestore 向量检索能力全新升级，重塑AI时代数据管理
众所周知，优质数据是 AI 大模型持续迭代的核心。根据 IDC 预测 2025 年全球数据量将达到 175ZB，在如此繁杂的数据资源中，如何精准地捕捉数据间的语义关系，提升信息检索的效率，成为了大模型的核心竞争力之一。因此，在 AI 生产链路中，向量检索技术通过推理应用实现数据价值，将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索，在自然语言处理、计算机视觉等应用领域起到了重要作用。 ...
基于 EMQX + Tablestore 打造车辆元数据管理平台
物联网数据分类近些年来物联网技术高速发展，广泛应用到了诸如智慧出行、智慧工业、智能家居等场景中，无论是何种场景的应用，都离不开对数据的“采集-处理-存储-分析”这套流程。但是不同的应用，其自身的数据特性和业务需求大不相同，那么对于实现上述流程所需的产品组件也会有所区别。总体来说，我们可以按照应用和数据特点分为三类场景：时序数据、消息数据、元数据。上图展示了物联网场景的三大类数据，每类数据有着不同....
基于物联网平台 + Tablestore，如何打造设备元数据管理平台？
近些年来物联网技术高速发展，广泛应用到了诸如智慧出行、智慧工业、智能家居等场景中，无论是何种场景的应用，都离不开对数据的“采集-处理-存储-分析”这套流程。但是不同的应用，其自身的数据特性和业务需求大不相同，那么对于实现上述流程所需的产品组件也会有所区别。总体来说，我们可以按照应用和数据特点分为三类场景：时序数据、消息数据、元数据。如上图展示了物联网场景的三大类数据。以智能汽车场景为例，车辆定时....
基于物联网平台 + Tablestore 打造设备元数据管理平台
近些年来物联网技术高速发展，广泛应用到了诸如智慧出行、智慧工业、智能家居等场景中，无论是何种场景的应用，都离不开对数据的“采集-处理-存储-分析”这套流程。但是不同的应用，其自身的数据特性和业务需求大不相同，那么对于实现上述流程所需的产品组件也会有所区别。总体来说，我们可以按照应用和数据特点分为三类场景：时序数据、消息数据、元数据。如上图展示了物联网场景的三大类数据。以智能汽车场景为例，车辆定时....
Tablestore入门手册-数据管理-GetRow
GetRow接口概述 GetRow接口用于读取一行数据，是Tablestore最基础的API之一。官方提供了Java、Go、Node.js、Python、PHP、C#、C++ SDK。 本文以Java代码为例，对GetRow接口进行详细说明。 基本使用说明 参数说明 参数名称 是否必填 参数说明 Pr...
Tablestore入门手册-数据管理-GetRow
GetRow接口概述 GetRow接口用于读取一行数据，是Tablestore最基础的API之一。官方提供了Java、Go、Node.js、Python、PHP、C#、C++ SDK。本文以Java代码为例，对GetRow接口进行详细说明。 基本使用说明 参数说明 参数名称 是否必填 参数说明 PrimaryKey 是 主键，所有主键都需要填写 ColumnsToGet 否 需要...
Tablestore入门手册--数据管理
为了让表格存储 Tablestore 用户更好的了解产品数据管理能力以及SDK使用，本文将结合代码讲述数据管理的功能与使用方式。本文仅讲述主表数据的管理使用，并非Tablestore全部的数据管理能力。涉及到二级索引、多元索引查询能力的内容，将会在以后的文章中单独介绍。样例代码链接地址见：Tablestore-Examples项目。 数据管理概览 Tablestore的数据以Primar...
表格存储TableStore2.0重磅发布，提供更强大数据管理能力
表格存储TableStore是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库，被广泛用于社交、物联网、人工智能、元数据和大数据等业务场景。表格存储TableStore采用与Google Bigtable类似的宽表模型，天然的分布式架构，能支撑高吞吐的数据写入以及PB级数据存储。 &nbs...
基于TableStore的海量电商订单元数据管理
一、背景 订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。数据的重视程度与数据规模的膨胀带来了新的挑战，原有的系统是否还能继续满足需求成了焦点？ 需求场景 某电商平台A，需要进行持久化所有平台产生的订单数据。同时，基于所....
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