ZD至顶网软件频道消息: 3月23日,阿里云宣布MySQL企业版(ApsaraDB for MySQL之三节点)公测。通过创新性地引入分布式一致性协议,这款新品有效解决了数据在极端灾难发生时的可靠性问题,特别适用于对数据安全有强需求的金融企业。
据了解,这是一款阿里云数据库团队自研产品。企业版在底层维护了三个数据库节点,每个节点都是全量的数据。这样,单个节点的故障不会影响到实例整体的可靠性和可用性。
三副本强同步也从技术上保障了企业核心数据不丢、不错、不乱。业内人士透露,在不损失可用性的前提下,MySQL企业版是以较高的数据冗余度来换取更好的可靠性,同时支持跨机房的部署方式,具备机房容灾能力。
MySQL是目前世界上最流行的关系型数据库(RDBMS)之一,在互联网、云计算、零售电商等各行各业均有广泛应用。基于MySQL官方版本,阿里云在2016年开源出自己的AliSQL版本。与MySQL官方版本相比,AliSQL版本提交了300多项改进。测试显示新版本性能提升70%。在秒杀场景下,性能提升100倍。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。