云卓越架构：稳定性支柱整体解决方案综述
阿里云卓越架构聚焦于五大支柱，其中稳定性是关键。常见的云上稳定性风险包括架构单点、容灾设计不足和容量规划不合理等。为提升稳定性，需从架构设计时考虑容灾与容错、实施变更时遵循“三板斧”原则（灰度发布、可观测性和可回滚性），并确保快速响应和恢复能力。此外，通过客观度量、主观评估和巡检等方式识别风险，并进行专项治理。识货APP作为成功案例，通过优化容器化改造、统一发布体系、告警系统和扩缩容机制，实现了99.8%的高可用率，大幅提升了业务稳定性。
写着简单和跑得快是一回事，SQL 为什么不可能跑得快？
本文探讨了代码性能优化的重要性及实现方法。通过对比SQL与SPL（esProc Structured Process Language）在处理大数据查询时的效率差异，指出SQL在复杂查询中存在性能瓶颈，如全排序操作导致的低效问题。而SPL凭借其集合化和离散性特性，能够以更简洁的语法实现高效的算法设计，显著提升运行速度。例如，从1亿条数据中取前10名或进行分组TopN计算，SPL不仅代码量大幅减少，还能避免不必要的排序操作，实测显示其执行速度远超SQL。此外，SPL还支持复杂的漏斗分析等场景，进一步证明其在高性能计算领域的优势。SPL现已开源免费，值得开发者关注。
手把手进行数据分析，解锁游戏行为画像
本文介绍了一套利用阿里云E-MapReduce StarRocks版进行游戏玩家画像和行为分析的完整流程，旨在帮助开发者构建高性能、低成本的游戏数据分析平台。
基于PolarDB的图分析：银行金融领域图分析实践
本文介绍了如何使用阿里云PolarDB PostgreSQL版及其图数据库引擎（兼容Apache AGE，A Graph Extension）进行图数据分析，特别针对金融交易欺诈检测场景。PolarDB PostgreSQL版支持图数据的高效处理和查询，包括Cypher查询语言的使用。文章详细描述了从数据准备、图结构创建到具体查询示例的过程，展示了如何通过图查询发现欺诈交易的关联关系，计算交易间的Jaccard相似度，从而进行欺诈预警。
Lindorm：AI和具身智能时代的海量多模数据服务
本次分享由阿里云资深技术专家沈春辉介绍Lindorm数据库在AI和具身智能时代的应用。Lindorm定位于提供海量多模数据服务，融合了结构化、半结构化及非结构化数据的处理能力，支持时序、地理位置、文本、向量等多种数据类型。其核心特点包括多模一体化、云原生分布式架构、异步攒批写入、冷热数据分离、深度压缩优化、丰富索引和Serverless计算等，旨在提升研发效率并降低成本。Lindorm已广泛应用于车联网领域，覆盖60%国内头部车企，支撑近百PB数据规模，带来90%业务成本下降。
智能导购AI助手测评 | 替代未来客服的保障方案
阿里云推出的主动式智能导购AI助手，采用Multi-Agent架构，通过规划助理、商品导购助理和历史对话信息，为顾客提供个性化的产品推荐。无论是商家还是顾客，都能从中受益。它不仅帮助顾客在购买不熟悉的产品时做出明智选择，还让商家更高效地服务客户。开发者可快速部署，使用便捷，大大降低AI技术门槛。