Tablestore深度解析：面向AI场景的结构化数据存储最佳实践
Tablestore深度解析：面向AI场景的结构化数据存储最佳实践 内容介绍： 一、Tablestore：十年历练，成就大规模在线数据存储服务 二、AI时代行业变革，多模态数据查询与存储需求升级 三、VCU模式叠加Serverless弹性VCU，替换CU模式 四、Tablestore向量检索发布 五、客户最佳实践 六、...
10月17日Spark社区直播【Tablestore Spark Streaming Connector -- 海量结构化数据的实时计算和处理】
主题：Tablestore Spark Streaming Connector -- 海量结构化数据的实时计算和处理 点击这里是直播间直达链接（回看链接） 时间10月17日：19：00-20：00 直播介绍：Tablestore是阿里云自研的云原生结构化大数据存储服务，本议题会详细介绍如何基于Tablestore的CDC技术，将大表内实时数据更新对接Spark Streaming来实现数据的实时....
TableStore: 海量结构化数据实时备份实战
TableStore: 海量结构化数据实时备份实战数据备份简介在信息技术与数据管理领域，备份是指将文件系统或数据库系统中的数据加以复制，一旦发生灾难或者错误操作时，得以方便而及时地恢复系统的有效数据和正常运作。在实际备份过程中，最好将重要数据制作三个或三个以上的备份，并且放置在不同的场所异地备援，以供日后回存之用。备份有两个不同的目的，其主要的目的是在数据丢失后恢复数据，无论数据是被删除还是被损....
TableStore: 海量结构化数据分层存储方案
前言 表格存储是阿里云自研分布式存储系统，可以用来存储海量结构化、半结构化的数据。表格存储支持高性能和容量型两种实例类型。高性能使用SSD的存储介质，针对读多写多的场景都有较好的访问延时。容量型使用的是SSD和SATA混合的存储介质。对写多的场景，性能接近高性能，读方面，如果遇到冷数据产生读SATA盘的话，延时会比高性能上涨一个量级。在海量数据存储场景下，例如时序场景，我们会希望最新的数据可以支....
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