干货：解码OneData，阿里的数仓之路。
据IDC报告，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量是2013年的10倍。正在“爆炸式”增长的数据的潜在巨大价值正在被发掘，它有可能成为商业世界的“新能源”，变革我们的生产，影响我们生活。当我们面对如此庞大的数据之时，如果我们不能有序、有结构的进行分类组织
自建ELK vs 日志服务(SLS)全方位对比
提到日志实时分析，很多人都会想到很火的ELK Stack（Elastic/Logstash/Kibana）来搭建。ELK方案开源，在社区中有大量的内容和使用案例。阿里云日志服务产品在新版中增强查询分析功能（LogSearch/Analytics），支持对日志数据实时索引与查询分析，并且对查询性能和计算数据量做了大量优化。
流计算StreamCompute
背景
每年的双十一除了“折扣”，全世界（特别是阿里人）都关注的另一个焦点是面向媒体直播的“实时大屏”（如下图所示）。包括总成交量在内的各项指标，通过数字维度展现了双十一狂欢节这一是买家，卖家及物流小二一起创造的奇迹！
双十一媒体直播大屏
这一大屏背后需要实时处理海量的庞大电商系统各个模块产生的
八年磨一剑，重新定义HBase——HBase 2.0&阿里云HBase解读
2018年6月6日，阿里云ApsaraDB for HBase2.0正式发布！从2010年开始“试水”到2018年，拥有了3个PMC，6个Committer，拥有中国最多HBase Committer的公司之一的阿里巴巴是如何八年磨一剑，重新定义HBase的？本文中，阿里云技术专家所在就为你揭晓答案。
gh-ost：不一样的在线表结构变更
MySQL的大表表结构变更一直都是个麻烦事,为了尽量不影响业务,业内常用方案大概是pt-osc工具,或者主备滚动发布,或者自实现脚本。而gh-ost的出现,引入了一个全新的方案，在数据迁移和新旧表切换上做了优秀的设计。