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數據庫知識分享者小北 - DAS Agent、MCP Server 與 Dify 集成，實現跨賬號數據庫智能運維！

DAS Agent是基於大模型技術，融合了阿里雲10萬+工單和專家經驗的智能數據庫運維大腦，專注於解決雲數據庫的日常運維及穩定性問題。通過融合AI，構建了覆蓋問題發現、診斷、優化的全鏈路自治能力，為您提供高效、精準的數據庫穩定性保障。 我們考慮一個場景，某大型集團客户有多個公司，負責不同的業務，其雲上實例在阿里雲上也分佈在不同的uid上。但研發與運維是隸屬集團的部門，小組中

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數據庫知識分享者小北 - 阿里雲 Tair KVCache 仿真分析：高精度的計算和緩存模擬設計與實現

導讀 在大模型推理邁向“智能體時代”的今天，KVCache 已從性能優化手段升級為系統級基礎設施，“顯存內緩存”模式在長上下文、多輪交互等場景下難以為繼，而“以存代算”的多級 KVCache 架構雖突破了容量瓶頸，卻引入了一個由模型結構、硬件平台、推理引擎與緩存策略等因素交織而成的高維配置空間。如何在滿足 SLO（如延遲、吞吐等服務等級目標）的前提下，找到“時延

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數據庫知識分享者小北 - 免費體驗《自建 MySQL 遷移至 PolarDB 分佈式 V2.0》

在數字化轉型的過程中，許多企業發現傳統自建 MySQL 數據庫在高可用性和彈性擴展方面的不足，導致服務穩定性和性能受到限制。面對業務增長和高併發需求，企業急需一種高性能、可靠的數據庫解決方案來提升數據處理能力和系統架構的靈活性。 本方案將基於雲原生數據庫 PolarDB 分佈式版 (PolarDB for Xscale，簡稱“PolarDB-X”)，實現自建 MySQL 數

MySQL , nosql , 上傳 , 數據庫 , PolarDB

數據庫知識分享者小北 - 即將開源 | 阿里雲Tair KVCache Manager：企業級全局 KVCache 管理服務的架構設計與實現

導讀 【重磅】阿里雲 Tair KVCache 團隊聯合阿里巴巴智能引擎、基礎設施與穩定性工程團隊即將開源企業級全局 KVCache 管理服務 Tair KVCache Manager，本文詳細介紹該服務的架構設計與實現細節。 隨着 Agentic AI興起，以推理引擎為中心的傳統單機分層方案已無法滿足新時代的 KVCache 存儲需求。隨着 KVCac

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數據庫知識分享者小北 - Hybrid Model Support：阿里雲 Tair 聯合 SGLang對 Mamba-Transformer 等混合架構模型的支持方案

導讀 接着上一節內容對KV Cache存儲方案的深入解讀，本文介紹了阿里雲 Tair KVCache 團隊與SGLang 社區在推理框架上的提效——支持混合架構模型的工程化實踐。 在大模型長文本與智能體化趨勢下，Transformer 面臨顯存與計算瓶頸，而高效的 Mamba 模型語義召回受限。混合架構通過結合兩者優勢應運而生，卻帶來系統級挑戰：Tran

tair , nosql , 狀態空間 , 阿里雲 , 緩存 , 數據庫 , 複用

數據庫知識分享者小北 - 阿里雲 Tair 基於 3FS 工程化落地 KVCache：企業級部署、高可用運維與性能調優實踐

導讀 接着上一節內容，本文系統介紹了阿里雲 Tair KVCache 團隊與服務器研發存儲軟硬件結合團隊對 3FS（高性能 KVCache 底座）開展的全方位工程化升級實踐。 面向 AI 大模型推理中高吞吐、低延遲、強穩定性的核心訴求，團隊從性能調優、產品化增強與雲原生管理三大維度推進深度優化： 在性能層，通過 RDMA 流量均衡與小 I/O 參

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數據庫知識分享者小北 - 雲原生數據倉庫 AnalyticDB Supabase 商業化正式上線！

AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基於開源 Supabase 深度增強的全託管應用開發平台。它提供數據庫、用户鑑權、邊緣函數等核心功能，並結合阿里雲基礎設施，提升性能和安全性。與開源自託管方案相比，該平台具備全面的託管能力，支持按需選擇計算與存儲規格，原生支持支付寶、微信等第三方 OAuth 功能，彌補了開源方案的不足，保持與 Supabase

MySQL , 支付寶 , 數據倉庫 , 數據庫 , server , postgresql , Supabase

數據庫知識分享者小北 - 阿里雲 Tair 聯手 SGLang 共建 HiCache，構建面向“智能體式推理”的緩存新範式

導讀 在大型語言模型（LLM）推理中，KVCache 是提升效率的核心機制：通過緩存 Transformer 自注意力層的歷史 Key-Value 對，避免重複計算，顯著降低單次推理開銷。然而，在“智能體式推理”（Agentic Inference）這一新興範式下——模型需持續感知環境、進行多輪決策、自我反思，並協同其他智能體完成複雜任務——傳統 KVCache

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數據庫知識分享者小北 - 基於 Qoder 和 AnalyticDB Supabase 快速構建AI原生移動端 APP

本文介紹如何利用Qoder、雲原生數據倉庫 AnalyticDB PostgreSQL 版Supabase和通義千問圖像編輯模型（Qwen Image Edit），快速搭建一個無需傳統後端的AI手辦生圖Flutter應用。內容涵蓋從前端代碼自動生成、後端即服務（BaaS）配置，到AI模型集成，適合希望快速驗證AI原生應用原型並實現敏捷開發的開發者。 一、概述 在AI原

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數據庫知識分享者小北 - 告別碎片化運維！阿里雲DAS Agent助力10萬+用户邁入多雲數據庫AI-Native運維時代

導語 你的數據庫，是不是散落在阿里雲、本地IDC和他雲？ 阿里雲提供了各類數據庫產品，如PolarDB、RDS、Redis、MongoDB等，因引擎特性不同，監控與診斷邏輯各有側重；一旦在業務中進一步疊加本地 IDC 的 SQL Server、他雲等系統，監控平台五花八門、告警規則互不相通，運維變得像“拼圖”。 現在，有解了。 阿里雲數據庫自治服務DAS

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數據庫知識分享者小北 - 基於 PolarDB 打造企業專屬智能問答應用，完成任務可贏取保温杯、加濕器等好禮！

企業在智能化升級的浪潮中，知識問答和智能客服的需求不斷激增。然而，傳統的 RAG 方案往往依賴外部向量庫，導致架構複雜、數據同步困難和高昂的運維成本。 本方案將基於雲原生數據庫 PolarDB 構建 RAG 智能知識系統，融合原生 IMCI 向量索引與 PolarDB for AI 能力，通過原生 SQL 調用列存向量節點和 AI 節點，無需外部向量庫，實現數據與知識的閉環

MySQL , AI , 阿里雲 , 數據庫 , RAG , PolarDB

數據庫知識分享者小北 - 阿里雲「RDS AI助手」正式上線：大模型驅動的數據庫智能運維Copilot

還在為數據庫慢、配置難、巡檢煩而頭疼？ 現在，RDS AI助手正式上線，只需用自然語言提問，就能幫你查問題、做診斷、出報告、調參數——就像有個數據庫資深專家隨時待命，24小時在線答疑！ 它不是冷冰冰的對話窗口，而是深度跟數據庫控制枱交互融合，在你需要的地方出現一個RDS AI助手小圖標，點擊即用。 它是懂你業務、會看日誌、能寫建議的“智

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