Deepseek解读 | UE像素流送与实时云渲染技术的差别
为了实现UE引擎开发的3D/XR程序推流，开发者通常使用像素流送（Pixel Streaming）技术。它通过WebRTC协议将服务器端渲染的画面传输到客户端，适用于短时、少并发场景。然而，在项目落地阶段，其局限性显现，实时云渲染方案成为更好的选择。Deepseek分析表明，实时云渲染具备高性能分布式渲染、低延迟传输、多平台支持等优势，特别适合高复杂度场景和大规模应用。Paraverse平行云的LarkXR产品，作为领先的实时云渲染解决方案，提供高质量、低延迟的渲染体验，支持多种3D引擎和XR内容格式，具备弹性扩展和成本优化等特点，广泛应用于元宇宙、虚拟仿真等领域。
Flink Materialized Table：构建流批一体 ETL
本文整理自阿里云智能集团 Apache Flink Committer 刘大龙老师在2024FFA流批一体论坛的分享，涵盖三部分内容：数据工程师用户故事、Materialized Table 构建流批一体 ETL 及 Demo。文章通过案例分析传统 Lambda 架构的挑战，介绍了 Materialized Table 如何简化流批处理，提供统一 API 和声明式 ETL，实现高效的数据处理和维护。最后展示了基于 Flink 和 Paimon 的实际演示，帮助用户更好地理解和应用这一技术。
Flink+Paimon+Hologres，面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
本文介绍了阿里云实时数仓Hologres负责人姜伟华在Flink Forward Asia 2024上的分享，涵盖实时数仓的发展历程、从实时数仓到实时湖仓的演进，以及总结。文章通过三代实时数仓架构的演变，详细解析了Lambda架构、Kafka实时数仓分层+OLAP、Hologres实时数仓分层复用等方案，并探讨了未来从实时数仓到实时湖仓的演进方向。最后，结合实际案例和Demo展示了Hologres + Flink + Paimon在实时湖仓中的应用，帮助用户根据业务需求选择合适的方案。
Flink CDC YAML：面向数据集成的 API 设计
本文整理自阿里云智能集团 Flink PMC Member & Committer 徐榜江（雪尽）在 FFA 2024 分论坛的分享，涵盖四大主题：Flink CDC、YAML API、Transform + AI 和 Community。文章详细介绍了 Flink CDC 的发展历程及其优势，特别是 YAML API 的设计与实现，以及如何通过 Transform 和 AI 模型集成提升数据处理能力。最后，分享了社区动态和未来规划，欢迎更多开发者加入开源社区，共同推动 Flink CDC 的发展。
阿里通义等提出Chronos：慢思考RAG技术助力新闻时间线总结
在数字化时代，新闻信息的指数级增长使得从海量文本中提取和整理历史事件的时间线变得至关重要。为了应对这一挑战，阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的中断者提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CH RONOS，源自希腊神话中的时间之神柯罗诺斯，该框架通过迭代多轮的自我提问方式，结合检索增强生成技术，从互联网上检索相关事件信息，并生成时间顺序的新闻摘要，为新闻时间线摘要生成提供了一种全新的解决方案。