【转载】时隔一年多，我又用起了 Superset
去年 6 月份在流利说提离职后，leader 问我为什么要走。我说，流利说有很健全的数据处理基础设施，但这不是所有的公司都会有的条件，所以我想看看在一个基建不全的创业公司我是否也可以像现在一样做的好。
10分钟搭建MySQL Binlog分析+可视化方案
日志服务 最近在原有30+种数据采集渠道 基础上，新增MySQL Binlog、MySQL select等数据库方案，仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
以下我们以用户登录数据库作为案例，演示如何在10分钟内手把手完成从binlog采集到查询、告警、搭建报表等全过程，满足各个老板们的需求。
分布式调用跟踪与监控实战
在云栖社区举办的在线技术培训上，来自阿里中间件技术部的司徒放（姬风）带来了题为《分布式调用跟踪与监控实战》的分享。在分享中，他从背景介绍、使用场景、实现原理、最佳实践四部分详细讲解了阿里巴巴的分布式调用跟踪实现——鹰眼（EagleEye）系统。
中台架构的新一代业务支撑体系是如何实现
2018云栖大会南京会场企业级互联网架构专场，中兴软创BBS产品线总经理王超对基于中台架构的新一代支撑的实现进行了讲解。首先对传统架构和未来架构进行了对比；然后介绍了为什么要进行新的架构的建设，以及架构转型需要转化的四部分，这部分主要是对数字化部分进行详细的介绍，以及案例分析；最后进行了总结。
无推荐、不APP
随着互联网规模不断扩大，商品、音乐、电影、新闻资讯...的个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想要的东西。个性化推荐则是建立在海量数据挖掘基础之上，为顾客提供完全个性化的决策支持和信息服务。
阿里巴巴云上数据中台之道——2018杭州云栖大会
9月22日，杭州云栖大会临近尾声，但数据中台专场论坛的热度依旧不减，数据中台总架构师邓中华女士向在场的观众介绍阿里巴巴云上数据中台之道。
基于OneEntity、OneData、OneService的方法论，在阿里巴巴大数据平台上云过程中，提出了云上大数据解决方案——数据中台业务模式。
系列文章：云原生Kubernetes日志落地方案
越来越多的同学来咨询如何为Kubernetes构建一个日志系统或者是来求助在这过程中遇到一系列问题如何解决，授人以鱼不如授人以渔，于是我们把这些年积累的经验以文章的形式发出来，让看到这篇文章的同学能少走弯路。
支撑EB级规模的大数据平台深度揭秘
陈鹏宇于2010年加入阿里巴巴，在阿里启动大数据战略早期即参与整个大数据业务发展的过程。作为数据平台见证者和建设者，他以独特的视角，对大数据平台的技术演进历程等做了分享，并从用户角度对数加平台上层工具、服务所适用的场景进行了深入阐述。
Quick BI支持哪些数据源（配置操作篇）
Quick BI 潜心打造了核心技术底座（OLAP分析引擎），实现了SQL解析、SQL调度、SQL优化、查询加速等基础能力，支撑Quick BI的数据分析和查询加速。OLAP分析引擎包括数据源连接、数据模型、智能查询路由、通用查询、加速查询等5大核心能力。