TableStore数据模型 - WideColumn和Timeline
前言
TableStore是阿里云自研的一款分布式NoSQL数据库，提到NoSQL数据库，现在对很多应用研发来说都已经不再陌生。当前很多应用系统底层不会再仅仅依赖于关系型数据库，而是会根据不同的业务场景，来选型使用不同类型的数据库，例如缓存型KeyValue数据会存储在Redis，文档型数据会存储在MongoDB，图数据会存储在Neo4J等。
打造更适合IoT场景的消息队列实践
随着接触客户越来越多，也越来越颠覆了我对“传统队列”（kafka、rocketmq、rabbitmq...）的看法。 当然本文不是说“传统队列”做得不好, 这些队列系统经过多年打磨，在高性能、海量堆积、消息可靠性等诸多方面都已经做得非常极致了，都做得非常的优秀。 但今天我觉得大家在设计方案时动不动任何一个异步、系统解耦等就来选用队列，然后线上又频繁出一些问题，这些问题的背后我们得看看到底什么场景适合、什么场景过渡使用了、有没有更好解法， 尤其今天IoT领域场景复杂，既有面向自身SAAS业务又要承担多租户PAAS平台化模式，面临更多的队列方面问题，拿来和大家讨论分享。
当金融风控遇上人工智能，众安金融的实时特征平台实践
随着企业数字化转型升级，线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争，业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求。在庞大分散、高并发的数据来源背景下，数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素。今天分享的是众安金融实时特征平台实践。
现代IM系统中消息推送和存储架构的实现
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。
大数据同步利器: 表格存储全增量一体消费通道
本文会给大家详细介绍表格存储重磅推出的一项新功能--全增量一体数据通道。文章会为大家阐述数据通道的主要使用场景，表格存储数据通道的功能优势，并带大家快速入门如何使用数据通道来消费数据。本文会给大家详细介绍表格存储重磅推出的一项新功能--全增量一体数据通道。
基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-数据同步 DTS 篇
前言 前文架构篇，可以看到 MySQL + Tablestore 非常适合大规模订单系统这一类需求场景。那么，我们首先要做的是，利用 CDC(Change Data Capture) 技术将订单数据实时从 MySQL 同步到 Tablestore 中。对于订单系统的数据同步，我们需要关注同步的稳定性、实时性。目前，存在多款工具可以实现这一功能，他们有的是开源工具如 Canal，有的是阿里云端服务如