方案分析
从上述特点来看，搭建推送系统最优的选择是使用高性能、高可靠，且有自增功能的NoSQL系统。在开源方案中，通常会在选择了关系型数据库作为存储系统的基础上，选择开源Redis，这样既能覆盖上述的几个特征，还能保证Feed流系统正常运行起来，...
性能测试
这种方案缺点是成本较高，优点是方案简单、风险可控，容量规划较为精准。在等比性能环境中，必须保证有共享的接入层（CDN动态加速、BGP、WAF、SLB、4层7层负载均衡等等，确保最重要的网络接入层相同，能发现问题）。后端的服务容量配比上...
边缘函数在手淘App前端优化和小程序场景下的应用
例如就近调度，客户端的请求会就近的调度到离它最近、最优的节点进行计算处理。而且当一个区域的请求有突发时，这些请求还会被自动调度到相对比较远，但有计算资源的节点进行处理。这种自动弹性调度的机制，可以让客户无需担心业务的突发，...
边缘函数在手淘App前端优化和小程序场景下的应用
例如就近调度，客户端的请求会就近的调度到离它最近、最优的节点进行计算处理。而且当一个区域的请求有突发时，这些请求还会被自动调度到相对比较远，但有计算资源的节点进行处理。这种自动弹性调度的机制，可以让客户无需担心业务的突发，...
必读：简单模式和标准模式的区别
缺点：作为生产环境的工作空间，仍可以直接在数据开发模块中编辑生产代码，从而导致生产环境的代码更新入口不唯一，进而影响整个开发流程。建议：建议您将简单模式工作空间升级为标准模式工作空间，以便获得更好的开发流程管控。详情请参见...
混合检索使用指南
这种执行计划的优点是查询速度最快，缺点是如果结构化查询的筛选率太小（即一行数据通过过滤的概率太小），则查询最终输出的数据行数可能比用户要求的行数少。执行计划如下所示（简化了部分输出信息）：QUERY PLAN-LIMIT->Gather Motion 3:...
配置自动调优
Flink作业支持智能调优和定时调优两种自动调优模式。本文为您介绍如何配置智能调优和定时调优，以及配置过程中的注意事项。背景信息 通常，您需要花费大量的时间进行作业调优。例如，新上线一个作业时，需要考虑如何配置该作业的资源、并发...
SQL调优思路
本文介绍多种SQL调优的思路。缺少索引 索引缺失，通过执行计划发现SQL没有使用索引，查询效率低，创建索引后性能提升。示例如下：添加索引前 添加索引后 最优执行计划 执行计划并非最优执行计划，SQL执行时间未达到预期速度，通过执行计划...
什么是AutoML
超参调优：Hyper Parameter Optimization简称HPO，是指手动或者自动进行超参数调优，而本文中特指是AutoML提供的对模型参数、训练参数等进行自动搜索调优的服务。它能帮您获取较优参数，提升模型效果，节省算法工程师调参的时间，让算法...
模型调优
模型调优 模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。...
作业启动
配置自动调优 打开该开关后，您需要选择调优模式：智能调优：系统将在资源使用率比较低时，自动降低资源配置，在资源使用率提高到一定阈值时，再自动提高资源配置。详情请参见 开启并配置智能调优。定时调优：选择定时调优后，您需要在下拉...
AutoML使用案例汇总
案例名称 描述 MaxCompute K均值聚类最佳实践 介绍如何通过提交一个使用MaxCompute计算资源的超参数调优实验，来运行K均值聚类和聚类模型评估组件，以获取K均值聚类组件算法的较优超参数组合。MaxCompute PS-SMART二分类最佳实践 介绍如何...
全链路专家服务内容说明
基于海量云上的诊断排查实战经验，针对使用基础设施、数据类、云原生应用等云产品的场景，提供针对阿里云产品功能特性、架构设计、性能调优、疑难诊断等方面技术专场咨询，包括但不限于如下场景的综合技术咨询项：1、网络安全产品攻击防护...
全量扫描和增量扫描
缺点：但扫描速度较慢，问题量会比较多，难以修复 2）代码规约增量扫描，是基于代码的一次 push，自动获取 diff 内容，对 diff 文件用编码规约规则进行扫描，并过滤出此次提交产生 diff 规约问题功能。优点：只扫描 diff 文件，扫描速度...
概述
您可以在 分析查询 的基础上，对检索出的慢查询或资源消耗大的查询进行调优。性能调优需要结合目标查询的执行计划数、统计指标以及诊断结果来完成，其中 SQL自诊断 功能可以对SQL查询的Query、Stage和算子（Operator）级别的信息分别进行...
httpDns iOS：接口返回的是最优的IP?
返回的是最优的IP？需要怎样处理？回复：在SDK 1.6.12+的版本上增加 IP优选 功能的接口：(void)setIPRankingDatasource:(NSDictionary*,NSNumber*>*)IPRankingDatasource;示例：NSDictionary*IPRankingDatasource={@"www.aliyun.com" : @80...
测试分析及调优
本文通过编写性能测试分析及调优的相关流程和方法，帮助研发人员、性能测试人员或者运维人员快速地进行性能测试、瓶颈定位及调优。系统的性能是由很多因素决定的，本文很难面面俱到，但是可以作为分析系统性能的一个指导。适用对象和范围 ...
性能调优
通过DLA查询Tablestore数据时，可以在SQL中加入Hint对数据查询性能进行调优。DLA是分布式计算系统，系统对每个Tablestore表按照一定的规则进行分片（split），各个分片之间相互不重合，计算层并行执行这些分片，从而提高计算并行度。指定...
库表结构优化
AnalyticDB MySQL版 提供的库表结构优化功能，为用户提供降低集群使用成本，提高集群使用效率的调优建议。本功能持续收集SQL查询的性能指标及其使用到的数据表、索引等信息，并进行算法统计分析，自动给出调优建议，减少用户手动调优的负担...
HTTPDNS 平台：域名返回的多个IP，哪个是最优IP？
首先说明，返回的IP是服务器这边筛选出的最佳IP列表，在服务器端权重是一样的，也就是没有顺序，具体到您需要客户端最优ip，是要结合客户端网络环境来确定的。另外需要关注：HTTPDNS 本身是递归域名解析服务，IP源来自权威DNS返回结果。...
自动机器学习（AutoML）
自动机器学习（后简称AutoML）是阿里云人工智能平台 PAI提供的服务，它能按照策略帮助您完成最优超参组合搜索，从而大幅提升模型调优效率。本文为AutoML功能的导读，帮您快速找到您需要的内容信息。什么是AutoML AutoML是PAI产品的机器学习...
大数据实时计算性能调优服务
基于运行情况中出现的反压，进行作业调优，包括上下游参数调优、代码sql调优、作业参数调优、资源参数调优等，直至数据能稳定健壮运行起来。3.准确性/稳定性验证 验证结果是否符合预期，作业是否能稳定的运行。根据以上的具体目标，本次...
使用Grafana进行异常检测算法调优
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
写入或更新调优指南
当您Hologres的表数据写入或更新的性能无法达到业务预期时，可根据本文提供的写入瓶颈判断方法分析其具体原因（上游数据读取较慢，或达到了Hologres的资源瓶颈等），从而选择合适的调优手段，帮助业务实现更高的数据写入和更新性能。...
基本概念
算法 基于训练数据集，根据学习策略，以及从假设空间中选择的最优模型，求解最优模型的计算方法。训练 机器在模拟人类大脑思维方式的过程中高度依赖于过往解决问题的经验数据，要把这种解决问题的规律告诉机器就需要进行训练，而在真实业务...
调优原理
SQL调优的过程，就是通过分析SQL的执行计划、各阶段运行时长等信息，找出导致SQL执行慢的原因，继而解决问题。基本原理 PolarDB-X 1.0 是一个支持计算存储分离架构的数据库产品。当一条查询SQL发往 PolarDB-X 1.0 节点时（此SQL也称为逻辑...
费用优化
配置：使用和数据量相匹配的配置，选择最优的解决方案，才能使成本最小化。优化配置 配置可以从以下两个方面进行优化：分区个数 一个分区最大可以处理5M/s的数据。只有readwrite的分区会收费。请调整分区个数，使其正好能处理5M/s的数据。...
AIRec智能推荐效果评估指南与策略调整介绍
六、调优方式 AIRec的推荐效果调优可以分为两类方式，策略调优与算法调优：策略调优 策略调优指的是使用AIRec产品内置的策略配置与运营工具，对推荐结果进行调整或定制，一般用于达成某些业务效果或运营目的（如提升推荐结果多样性、或...
常用参数调优
本文为您介绍Taildir Source、File Channel和HDFS Sink配置中的一些常用参数调优。Taildir Source 参数 描述 filegroups 将一个目录拆分为多个，增加Source读取并发。batchSize 默认值为100。一次性读取数据行数，适当调大该参数值可以提高...
使用Grafana进行异常检测算法调优
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
Join优化
Join调优方法 Join调优的方法大致按照如下步骤进行。利用SelectDB本身提供的Profile来定位查询的瓶颈。Profile会记录SelectDB整个查询中的各种信息，这对进行性能调优非常重要。深入了解SelectDB的Join机制，了解其原理，才能深刻分析其...
自适应优化
传统查询优化器基于静态的统计...为了解决这些无法提前预料的变化因素可能导致的性能回退问题，PolarDB MySQL版 在查询优化器中引入了自适应能力，可以通过动态感知环境和执行相关因素来调整执行计划，保证执行效率的最优性。自适应执行能力
使用Grafana进行异常检测算法调优
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
Hive作业调优
作业调优方案 作业调优方向 调优方案 参数调优 内存参数 CPU参数 Task数量优化 并行运行 Fetch task 开启向量化 合并小文件 代码优化 代码优化 代码优化 数据清洗 读取表时分区过滤，避免全表扫描。数据过滤之后再JOIN。重复使用数据时，...
产品优势
同时采用计算下沉、特定算子重构等多种优化方案，性能相比业界最优方案提升5倍以上。多种数据源支持：支持MaxCompute、SLS、HDFS源数据一键接入。针对Neo4j、Flink提供对接工具，支持数据快速迁移。灵活的数据管理：离线系统异步构建，支持...
产品优势
链路级容灾 每个网关终端双链路密封接入，自动探测最优链路，故障时主动实时切换。安全 混合云私网加密互连，Internet传输过程中加密认证。数据加密 使用IKE和IPsec协议对传输数据进行加密，保证数据安全。防重放 认证数据来源，防止重放...
分解类算法参数调优
本文介绍分解类算法（ostl-esd、istl-esd和istl-nsigma）的参数调优方法。背景信息 分解类算法（ostl-esd、istl-esd和istl-nsigma）适用于周期性数据，常见于QPS类数据，如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值的数据。在使用分解类...
如何使用AutoPilot对作业进行自动调优
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性能监控FAQ
怎么查看CPFS文件系统的性能指标？...停止/usr/lpp/mmfs/bin/mmshutdown-N启动/usr/lpp/mmfs/bin/mmstartup-N调优建议 参数调优请根据计算节点的配置、业务IO类型综合判断。持续调高参数（例如缓存），可能导致CPFS文件系统空占大量存储资源。
查询改写
查询改写组件的主要功能是将用户输入的SQL语句，基于关系模型的等价变换，转换为执行效率更优的形式，从而减少优化器查找最优执行计划的时间，并大幅提升查询的执行效率。一些最为常见的查询变换发生在这个阶段，如"子查询展开"，"谓词下推...
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