- 近日，Apache Doris 官网正式上线[ Profile 诊断页面。用户上传 Profile 文件后，即可直观查看查询的逻辑执行计划、物理执行分片，并快速定位耗时节点。同时，系统支持生成从结论、证据链到行动建议的完整 AI 诊断报告。本文将介绍支撑这一 AI 诊断能力的核心机制——Doris Skills 智能诊断体系的设计逻辑与实现路径。 一、Profile 排查中的常见误诊在分布式... 近日，Apache Doris 官网正式上线[ Profile 诊断页面。用户上传 Profile 文件后，即可直观查看查询的逻辑执行计划、物理执行分片，并快速定位耗时节点。同时，系统支持生成从结论、证据链到行动建议的完整 AI 诊断报告。本文将介绍支撑这一 AI 诊断能力的核心机制——Doris Skills 智能诊断体系的设计逻辑与实现路径。 一、Profile 排查中的常见误诊在分布式...
- 上一篇文章介绍了快手在 AB 场景中实现 145 倍性能提升的实践，重点解析了从 Spark 迁移至 Apache Doris 的加速路径。本文将进一步系统梳理快手在 OLAP 分析引擎领域从 ClickHouse 向 Apache Doris 迁移的实践过程。针对 ClickHouse 在 Join 能力、湖仓一体、存算分离和运维复杂度等方面的局限，快手基于 Apache Doris 引入... 上一篇文章介绍了快手在 AB 场景中实现 145 倍性能提升的实践，重点解析了从 Spark 迁移至 Apache Doris 的加速路径。本文将进一步系统梳理快手在 OLAP 分析引擎领域从 ClickHouse 向 Apache Doris 迁移的实践过程。针对 ClickHouse 在 Join 能力、湖仓一体、存算分离和运维复杂度等方面的局限，快手基于 Apache Doris 引入...
- 要让查询真正只为目标列付出元数据成本，思路无非有三种：让 Footer 更容易定位，把重型列元数据搬出 Footer，或者直接删掉其中不必要的内容。Parquet、Lance 和 Doris 的差别，主要在于三种方法的取舍，以及它们能改动到什么程度。 要让查询真正只为目标列付出元数据成本，思路无非有三种：让 Footer 更容易定位，把重型列元数据搬出 Footer，或者直接删掉其中不必要的内容。Parquet、Lance 和 Doris 的差别，主要在于三种方法的取舍，以及它们能改动到什么程度。
- AI Agent 的日志正在变得越来越复杂。过去日志通常只有时间、级别和消息，但现在一次 Agent 调用可能包含模型参数、工具调用、检索结果、Prompt 版本、用户上下文等大量动态字段。这些字段很难提前设计 schema，于是 JSON 成为了最自然的数据承载方式。问题也随之出现：当 payload （即结构经常变化、字段无法提前固定的 JSON 数据）从几十个字段扩展到几百、几千个字段... AI Agent 的日志正在变得越来越复杂。过去日志通常只有时间、级别和消息，但现在一次 Agent 调用可能包含模型参数、工具调用、检索结果、Prompt 版本、用户上下文等大量动态字段。这些字段很难提前设计 schema，于是 JSON 成为了最自然的数据承载方式。问题也随之出现：当 payload （即结构经常变化、字段无法提前固定的 JSON 数据）从几十个字段扩展到几百、几千个字段...
- 随着美团业务规模持续增长，数据分析系统所面对的问题已经不再只是查询更快，而是如何在多业务、多场景、多负载并存的情况下，构建一套长期可演进的统一 OLAP 架构。基于此，美团 OLAP 平台完成了从多引擎并存，到基于 Apache Doris 构建统一分析引擎，再到大规模集群治理、无感升级和 AI 场景演进的建设过程。本文将围绕整体架构、核心能力建设与无感升级，介绍美团在 Doris 体系下的... 随着美团业务规模持续增长，数据分析系统所面对的问题已经不再只是查询更快，而是如何在多业务、多场景、多负载并存的情况下，构建一套长期可演进的统一 OLAP 架构。基于此，美团 OLAP 平台完成了从多引擎并存，到基于 Apache Doris 构建统一分析引擎，再到大规模集群治理、无感升级和 AI 场景演进的建设过程。本文将围绕整体架构、核心能力建设与无感升级，介绍美团在 Doris 体系下的...
- 注意：本文中的基准数据反映了 2026 年 5 月的 AgentLogsBench 结果。该基准会定期更新。当一个 Coding Agent 在生产环境中陷入循环时，问题往往不会以清晰的错误码出现。它可能为了修复一个失败的测试反复编辑同一个文件，多次调用相同工具，持续消耗 token，最终仍然返回一个不可用的 patch。此时，平台团队需要在极短时间内判断：这是单条 trace 的异常、某个... 注意：本文中的基准数据反映了 2026 年 5 月的 AgentLogsBench 结果。该基准会定期更新。当一个 Coding Agent 在生产环境中陷入循环时，问题往往不会以清晰的错误码出现。它可能为了修复一个失败的测试反复编辑同一个文件，多次调用相同工具，持续消耗 token，最终仍然返回一个不可用的 patch。此时，平台团队需要在极短时间内判断：这是单条 trace 的异常、某个...
- 导读：快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗下降 72%，并刷新了 Doris 单机群最大规模：2000 节点、10 万核。本文介绍快手数据平台团队为什么选择 Apache Doris 构建 AB 实验平台，针对 AB 指标生产场景进行了哪些落地过程中的存储、计算、调度、稳定性等方面优化。快手的干货分享，对需要构建 AB 实验平台的团队有很大的... 导读：快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗下降 72%，并刷新了 Doris 单机群最大规模：2000 节点、10 万核。本文介绍快手数据平台团队为什么选择 Apache Doris 构建 AB 实验平台，针对 AB 指标生产场景进行了哪些落地过程中的存储、计算、调度、稳定性等方面优化。快手的干货分享，对需要构建 AB 实验平台的团队有很大的...
- 随着 AI 应用和实时分析场景深入，进入数据平台的不再只是结构化业务表。日志、JSON、文本内容、行为事件、模型推理结果等半结构化和非结构化数据，正在成为实时分析的常见对象。与此同时，分析链路中要完成的工作也在变化：它不再只是 COUNT、SUM、GROUP BY，还包括规则判断、字段解析、特征加工、标签抽取、模型打分等更复杂的业务逻辑。这些逻辑往往更适合用 Python 实现。但如果把数据... 随着 AI 应用和实时分析场景深入，进入数据平台的不再只是结构化业务表。日志、JSON、文本内容、行为事件、模型推理结果等半结构化和非结构化数据，正在成为实时分析的常见对象。与此同时，分析链路中要完成的工作也在变化：它不再只是 COUNT、SUM、GROUP BY，还包括规则判断、字段解析、特征加工、标签抽取、模型打分等更复杂的业务逻辑。这些逻辑往往更适合用 Python 实现。但如果把数据...
- Litefuse 正式开源，并推出轻量的单机单进程版本。开发者只需一行命令，即可在约 25 秒内完成 Litefuse 的下载、安装和部署，快速搭建 Agent 可观测、Trace 分析与效果评估平台。curl -fsSL https://litefuse.ai/install.sh | sh在前一篇文章《Litefuse 正式发布：Agent 可观测与效果评估，比 Langfuse 成本低... Litefuse 正式开源，并推出轻量的单机单进程版本。开发者只需一行命令，即可在约 25 秒内完成 Litefuse 的下载、安装和部署，快速搭建 Agent 可观测、Trace 分析与效果评估平台。curl -fsSL https://litefuse.ai/install.sh | sh在前一篇文章《Litefuse 正式发布：Agent 可观测与效果评估，比 Langfuse 成本低...
- 作者：马如悦，飞轮科技创始人每个数据团队都熟悉这样的期待：业务用户用自然语言问一句："上季度亚太区月活用户数是多少？"或"为什么华东仓的履约时效在过去两周下降了？"系统就能立即给出准确、可追溯、可行动的答案。这正是 Agentic Analytics 正在描绘的下一代分析体验。相比传统 BI，Agentic Analytics 的变化不只是把问题换成对话框。它希望让 AI Agent 主动拆... 作者：马如悦，飞轮科技创始人每个数据团队都熟悉这样的期待：业务用户用自然语言问一句："上季度亚太区月活用户数是多少？"或"为什么华东仓的履约时效在过去两周下降了？"系统就能立即给出准确、可追溯、可行动的答案。这正是 Agentic Analytics 正在描绘的下一代分析体验。相比传统 BI，Agentic Analytics 的变化不只是把问题换成对话框。它希望让 AI Agent 主动拆...
- 新业务上线前夕，核心数据表的设计通常已通过初步验证。在一个基于 Apache Doris 架构的多租户分析场景下，工程师采用几组测试数据进行验证，结果显示数据分布均匀、秒级返回，符合上线标准。然而，在部署上线的最终审查阶段，团队的 AI 助手基于底层架构规则扫描，发出了合规警告：设计隐患提示：当前 DDL 虽符合语法，但分桶键选用了高度倾斜的列 tenant_id。一旦未来具备海量业务流的头... 新业务上线前夕，核心数据表的设计通常已通过初步验证。在一个基于 Apache Doris 架构的多租户分析场景下，工程师采用几组测试数据进行验证，结果显示数据分布均匀、秒级返回，符合上线标准。然而，在部署上线的最终审查阶段，团队的 AI 助手基于底层架构规则扫描，发出了合规警告：设计隐患提示：当前 DDL 虽符合语法，但分桶键选用了高度倾斜的列 tenant_id。一旦未来具备海量业务流的头...
- 当企业级 Agent 步入生产环境，懂语义却查不对业务事实成了落地的最大痛点。为了拼凑完整的上下文，许多团队被迫进行多库拼接，导致推理链路极度割裂。既然纯向量检索撑不起复杂的混合查询，Agent 真正缺失的底层数据入口究竟在哪里？过去几十年，数据分析一直是企业数据基础设施最重要的舞台，无论是经营看板、实时报表、用户行为分析、风险监控，还是临时钻取和复杂查询，本质上都在解决同一个问题：如何将业... 当企业级 Agent 步入生产环境，懂语义却查不对业务事实成了落地的最大痛点。为了拼凑完整的上下文，许多团队被迫进行多库拼接，导致推理链路极度割裂。既然纯向量检索撑不起复杂的混合查询，Agent 真正缺失的底层数据入口究竟在哪里？过去几十年，数据分析一直是企业数据基础设施最重要的舞台，无论是经营看板、实时报表、用户行为分析、风险监控，还是临时钻取和复杂查询，本质上都在解决同一个问题：如何将业...
- Sentieon在 120 核 456GB 内存的测试服务器上 35X 人类 WGS 数据+10X 的 PB 数据分析仅耗时 85.8 分钟，35X 人类 WGS 数据+10X 的 ONT 数据分析仅耗时 103.7 分钟，极大缩短了分析时间，加快科研成果转化。 Sentieon在 120 核 456GB 内存的测试服务器上 35X 人类 WGS 数据+10X 的 PB 数据分析仅耗时 85.8 分钟，35X 人类 WGS 数据+10X 的 ONT 数据分析仅耗时 103.7 分钟，极大缩短了分析时间，加快科研成果转化。
- 摘要：针对大模型应用中专用向量库成本高、混合查询难的痛点，本文深入拆解 Apache Doris 4.1 原生向量检索的工程实践。从 IVF 算法降本、存储分层，到突破性能瓶颈的 ANN Index Only Scan，系统化解决 AI 时代的海量数据存算难题。在大幅压低内存开销的同时，跑出了 900 QPS 与 97% 召回率的亮眼成绩。随着大语言模型（LLM）应用与 RAG（检索增强生成... 摘要：针对大模型应用中专用向量库成本高、混合查询难的痛点，本文深入拆解 Apache Doris 4.1 原生向量检索的工程实践。从 IVF 算法降本、存储分层，到突破性能瓶颈的 ANN Index Only Scan，系统化解决 AI 时代的海量数据存算难题。在大幅压低内存开销的同时，跑出了 900 QPS 与 97% 召回率的亮眼成绩。随着大语言模型（LLM）应用与 RAG（检索增强生成...
- Agent 时代，为什么需要新的可观测范式？先从一个真实场景出发：某团队上线了一款客服 Agent，并规范地接入了 Prometheus、Grafana、ELK 等主流的可观测性工具。从监控大盘来看，各项核心指标非常完美：P99 延迟为 0.2 秒，错误率为 0.001%，Token 消耗曲线表现平稳，所有系统指标均处于健康状态。然而，产品团队很快在用户反馈中发现了一个问题：系统把一个明明符... Agent 时代，为什么需要新的可观测范式？先从一个真实场景出发：某团队上线了一款客服 Agent，并规范地接入了 Prometheus、Grafana、ELK 等主流的可观测性工具。从监控大盘来看，各项核心指标非常完美：P99 延迟为 0.2 秒，错误率为 0.001%，Token 消耗曲线表现平稳，所有系统指标均处于健康状态。然而，产品团队很快在用户反馈中发现了一个问题：系统把一个明明符...
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