如何打造千万级Feed流系统
Feed流是一个目前非常常见的功能，在众多产品中都有展现，比如微博，朋友圈，消息广场，通知，IM等。通过Feed流可以把动态实时的传播给订阅者，是用户获取信息流的一种有效方式。在大数据时代，如何打造一个千万级规模的Feed流系统仍然是一个挑战。本文中会介绍如何设计一个千万量级的Feed流系统的架构。
快速认识OTS
## 什么是OTS
OTS 是Open Table Service的简称，现在已更名为表格存储Table Store，官网对它的解释为：OTS是构建在阿里云飞天分布式系统之上的 NoSQL 数据库服务，提供海量结构化数据的存储和实时访问。OTS 以实例和表的形式组织数据，通过数据分片和负载均衡技术，达到规模的无缝扩展。OTS 向应用程序屏蔽底层硬件平台的故障和错误，能自动从各类错误中快速
TableStore Timeline：轻松构建千万级IM和Feed流系统
在文章《现代IM系统中消息推送和存储架构的实现》中介绍了一种适用于IM的消息存储和推送模型Timeline，在本篇文章中，会扩展Timeline模型到IM和Feed流系统中，并且提供成熟的LIB实现。用户基于TableStore-Timeline LIB可轻松实现千万级的IM和Feed流系统。
Feed流系统设计-总纲
简介
差不多十年前，随着功能机的淘汰和智能机的普及，互联网开始进入移动互联网时代，最具代表性的产品就是微博、微信，以及后来的今日头条、快手等。这些移动化联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长。
深入对比 HBase 与阿里云的表格存储服务
谷歌的 Bigtable 于 2016 年推出了兼容 HBase 的接口，而作为国内最早推出分布式 NoSQL 数据存储服务的阿里云表格存储也在最近正式发布了HBase Client，能够帮助用户将业务轻松从 HBase 迁移至表格存储。
现代IM系统中的消息系统架构 - 架构篇
前言
IM全称是『Instant Messaging』，中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代，生活中IM类产品已经成为必备品，比较有名的如钉钉、微信、QQ等以IM为核心功能的产品。当然目前微信已经成长为一个生态型产品，但其核心功能还是IM。
MaxCompute上如何处理非结构化数据
0. 前言
MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件，拥有强大的计算能力，能够调度大量的节点做并行计算，同时对分布式计算中的failover，重试等均有一套行之有效的处理管理机制。 而MaxCompute SQL能在简明的语义上实现各种数据处理逻辑，在集团内外更是广为应用，在其上实现