AI Agent 发展趋势与架构演进
本文介绍了编程范式的演进，从传统软件1.0、2.0时代进入大模型驱动的软件3.0时代，重点解析了AI原生应用与AI Agent的核心概念、开发关键问题及参考架构。同时探讨了Workflow与Agent模式、单Agent与多Agent的适用场景，以及提示词工程与上下文工程的差异。文章还介绍了Spring AI Alibaba、Nacos、Higress、RocketMQ等关键技术组件在AI原生应用中的作用，并提出了AI Agent可观测性解决方案，涵盖性能指标、链路追踪与质量评估等内容。最后介绍了开源项目LoongSuite的规划，助力AI原生应用的开发与优化。
《数据中台隐性故障的排查逻辑与工程化避坑策略》
本文围绕数据中台建设中的三类隐性故障展开复盘，基于特定数据处理框架、分布式存储系统及混合计算环境，拆解故障排查与解决路径。首先解决用户活跃报表偶现数据缺失问题，通过优化任务调度与数据分区校验避免跨时段数据漏采；其次攻克实时推荐接口高峰期空数据难题，通过匹配计算并行度与缓存优化提升数据处理效率；最后修复离线仓库用户留存率重复统计故障，重构分区合并脚本并建立数据质量巡检机制。文中还提炼“现象锚定-链路拆解-根源验证”排查方法论，为数据中台开发者提供工程化避坑指南。
医院信息系统（HIS）的开发架构解析，代码示例
医院信息系统（HIS）是现代医院的核心，其架构设计直接影响系统稳定性、扩展性与用户体验。本文解析HIS架构演进历程，从单机、C/S、B/S到微服务与云原生架构，结合代码示例，深入讲解现代HIS系统的分层架构、核心模块与关键技术实践。
如何开发工程项目部管理系统中的WBS分解板块（附架构图+流程图+代码参考）
本文详细解析了如何将工程项目中的WBS（工作分解结构）系统化，通过拆解“大工程”为可执行的小单元，实现责任明确、变更可控、联动管理与风险降低。内容涵盖系统架构、业务流程、数据模型、前后端实现、关键路径算法及最小可跑代码（MVP），并提供数据库设计、接口定义与React前端示例，助力快速落地工程项目管理系统。
Apache Flink错误处理实战手册：2年生产环境调试经验总结
本文由 Ververica 客户成功经理 Naci Simsek 撰写，基于其在多个行业 Flink 项目中的实战经验，总结了 Apache Flink 生产环境中常见的三大典型问题及其解决方案。内容涵盖 Kafka 连接器迁移导致的状态管理问题、任务槽负载不均问题以及 Kryo 序列化引发的性能陷阱，旨在帮助企业开发者避免常见误区，提升实时流处理系统的稳定性与性能。
《分布式系统跨服务数据一致性Bug深度复盘：从现象到本质的排查与破局》
本文复盘企业级电商中台订单履约模块的跨服务数据一致性Bug，技术环境为Spring Cloud微服务架构，依赖Seata分布式事务、MySQL主从、Redis缓存等。高并发压测时出现订单与库存/物流单数据不一致、分布式事务失效等随机异常。通过排查，定位出事务边界遗漏、MySQL主从延迟+缓存更新策略不当、RabbitMQ消息自动确认致重复消费三大核心问题。针对性提出重构分布式事务、优化数据同步机制、完善消息消费策略的解决方案，并提炼出分布式系统数据一致性的五大避坑原则，为后端开发者提供高并发场景下系统稳定性优化的实践参考。
Lazada 如何用实时计算 Flink + Hologres 构建实时商品选品平台
本文整理自 Lazada Group EVP 及供应链技术负责人陈立群在 Flink Forward Asia 2025 新加坡实时分析专场的分享。作为东南亚领先的电商平台，Lazada 面临在六国管理数十亿商品 SKU 的挑战。为实现毫秒级数据驱动决策，Lazada 基于阿里云实时计算 Flink 和 Hologres 打造端到端实时商品选品平台，支撑日常运营与大促期间分钟级响应。本文深入解析该平台如何通过流式处理与实时分析技术重构电商数据架构，实现从“事后分析”到“事中调控”的跃迁。
Fluss：重新定义实时数据分析与 AI 时代的流式存储
Apache Fluss（孵化中）是新一代流式存储系统，旨在解决传统架构中数据重复复制、高成本与复杂性等问题。它基于 Apache Arrow 构建，支持列式存储、实时更新与高效查询，融合流处理与湖仓架构优势，适用于实时分析、AI 与多模态数据场景。Fluss 提供统一读写、冷热分层与开放生态，已在阿里巴巴大规模落地，助力企业实现低成本、高效率的实时数据处理。