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OpenTeleDB深度体验:当HTAP的强劲性能遇上PostgreSQL的成熟生态

前言:一个新选择的出现 2025年金秋,数据库领域迎来了一个引人注目的时刻------天翼云 OpenTeleDB 正式宣布开源。这一消息对于众多数据库从业者、架构师以及开发者而言,无疑是在技术选型的版图上点亮了一颗新星。在当前数据驱动的时代,企业面临着日益复杂的业务场景:既要处理高并发的在线交易(OLTP),又要对海量数据进行实时分析(OLAP)以获取业务洞察。传统架构通常采用"交易型数据库 + ETL + 分析型数据库"的组合,这种模式虽然成熟,但其固有的数据延迟(T+1)、架构复杂性以及高昂的维护成本,正成为制约业务敏捷性的瓶颈。 混合事务/分析处理(HTAP)数据库的出现,正是为了解决这一痛点。它旨在打破OLTP和OLAP之间的壁垒,实现"一份数据,两种负载"的理想状态。OpenTeleDB正是这样一款定位为分布式HTAP的数据库。它的开源,意味着一个集强大分析性能与稳定事务处理能力于一身的数据库解决方案,向整个技术社区敞开了大怀抱。 本文将完整记录一次从零开始的OpenTeleDB深度体验之旅。这趟旅程不仅包括了详细的安装部署过程、遇到的挑战及解决方案,更重要的是,通过实践去...

当前的“LLM 智能”,是来自模型突破,还是工程堆砌?

编者按: 推理模型的"推理能力"飞跃,究竟是模型本身的进步,还是工程编排的巧妙包装? 我们今天为大家带来的这篇文章提出了一个尖锐的观点:所谓"推理模型"的突破,本质上并非模型智能的根本性提升,而是通过工具调用与流程编排对模型能力停滞所做的工程性补偿。 文章深入剖析了 GPT-5 等最新模型在执行任务时严重依赖 Python 沙箱、API 调用等外部工具的现象,揭示出大语言模型在代码生成与语义理解上的深层瓶颈。作者指出,OpenAI 正从基础研究转向应用变现,其推出的 ChatGPT Apps、Atlas 浏览器等产品,反映的不是技术突破,而是对模型能力停滞的策略性回避。文章进一步探讨了行业面临的两种路径选择:一是在现有架构上不断优化 pipeline 系统,追求短期收益;二是直面 Transformer 架构的根本缺陷,投入高风险、长周期的基础架构创新。 本文系原作者观点,Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Mani Doraisamy 编译 | 岳扬 01 工具使用(tool use)是如何成为难题求解的替代方案 当 OpenAI 于 2024 年 4 月发布 o1,并称...

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