# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 #
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数据管理进化论：DMS助力企业实现智能Data Mesh
Gartner分析师认为Data Mesh对企业提升数据价值交付效率具有重要意义，阿里云数据管理服务DMS给出了对于Data Mesh的核心思考，包括企业什么时候应该考虑实施Data Mesh，如何解决业务团队素养和意愿问题。结合这些思考，DMS提出了企业可行的落地策略，即企业应以数据价值不断提升为导向，基于元数据驱动的Fabric、AI等能力实现智能Data Mesh，最终形成分布式和集中化的动态平衡，以达到企业数据驱动的最佳状态。
神秘的“阿里星”是一群怎么样的人
有一群人虽然是应届毕业生，但手里项目不少，经验不浅，出身名校，未来可期。属于经常出现在新闻里的“别人家的孩子”遥远而神秘。为了消除这种神秘，我们采访了一位理工科学霸。当时他加入阿里的时候，就拿到了阿里的“最强offer”—— “阿里星”。他就是阿里云数据库技术专家谢小龙。
钱大妈数据中台建设最佳实践
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Apache Doris 整合 FLINK CDC 、Paimon 构建实时湖仓一体的联邦查询入门
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飞书深诺基于Flink+Hudi+Hologres的实时数据湖建设实践
通过对各个业务线实时需求的调研了解到，当前实时数据处理场景是各个业务线基于Java服务独自处理的。各个业务线实时能力不能复用且存在计算资源的扩展性问题，而且实时处理的时效已不能满足业务需求。鉴于当前大数据团队数据架构主要解决离线场景，无法承接更多实时业务，因此我们需要重新设计整合，从架构合理性，复用性以及开发运维成本出发，建设一套通用的大数据实时数仓链路。本次实时数仓建设将以游戏运营业务为典型场景进行方案设计，综合业务时效性、资源成本和数仓开发运维成本等考虑，我们最终决定基于Flink + Hudi + Hologres来构建阿里云云原生实时湖仓，并在此文中探讨实时数据架构的具体落地实践。
数据湖 VS 数据仓库之争？阿里提出大数据架构新概念：湖仓一体
随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设，将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析，来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体，并就基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。
存的起，看得见—云原生多模数据库Lindorm技术解析
Lindorm是阿里云发布的业界首款云原生多模数据库，支持海量数据的低成本存储处理和弹性按需付费，兼容HBase/Cassandra、OpenTSDB、Solr、SQL、HDFS等多种开源标准接口，本文将介绍其背后的设计思考和技术架构。
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千万商家的智能决策引擎--AnalyticDB如何助力生意参谋双十一
生意参谋是阿里官方打造的全渠道、全链路、一站式数据平台，致力于为用户提供经营分析、市场洞察、客群洞察等多样化数据服务，帮助用户全面提升商业决策效率。多种多样的分析需求对生意参谋的架构提出了巨大的挑战，借助于云原生数据仓库AnalyticDB MySQL的强大能力，生意参谋与QuickBI团队强强联合，打造了“商家自助分析”产品，帮助商家定制自己的数据报表，满足商家对自身各维度数据进行随心所欲的分析需求，帮助千万商家实现“数据价值在线化”。
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数仓建设中最常用模型--Kimball维度建模详解
数仓建模首推书籍《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》，此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训，为读者提供正式的维度设计和开发技术。面向数仓和BI设计人员，书中涉及到的内容非常广泛，围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织。
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