本篇文章主要会详细聊一下表格存储的查询操作，以及如何根据业务的需求来设计表结构以支持特定条件的查询。        在理解查询操作之前，会简单描述一下表格存储的数据模型，以加深对查询操作的理解。

4月22日在深圳举行的云栖大会tech insight技术峰会中，阿里云存储的多位主要产品技术负责人齐聚存储与轻计算专场，与大家一起，分享阿里云存储团队在“大存储，轻计算”中的实践以及展望。

前几天有客户问到，云上有什么服务可以替换Kafka？ 怀着程序员的一丝小小的骄傲回复：日志服务（原SLS）下LogHub功能可以完全替代Kafka等产品，并且在性能、易用性和稳定性上更佳。 但客户将信将疑，于是花了一天时间整理一篇文章，简单从各个角度解释下为何建议用户从自搭Kafka换成

4月22日在深圳举行的云栖大会tech insight技术峰会中，阿里云存储的多位主要产品技术负责人齐聚存储与轻计算专场，与大家一起，分享阿里云存储团队在“大存储，轻计算”中的实践以及展望。  

分布式系统的调试是一个大难题，多个进程是如何协作的？如何查看延时消耗在哪里？本位为你揭秘阿里云的调试利器，基于日志服务的Tracer工具。

首先，阐述监控服务重要性和用户需求；然后描述OSS监控现状；最后给出监控服务解决方案。

ossfs是一个可以将OSS的Bucket挂载到本地文件系统的工具，用户可以像操作本地文件一样（ls/cat/stat）操作OSS的Object。

syslog是网络上各种设备将日志收集到日志服务器的一种数据协议，它几乎被所有的网络设备支持，并且能够记录多种事件类型的日志消息，支持syslog的设备常见的有路由器、交换机、打印机等等，甚至unix-like的服务器也可以支持产生syslog消息，用以记录用户的登录、防火墙事件、apache或者n

OSS Nginx proxy module

单行命令完玩转阿里云OSS

日志服务结合Logstash 目前，阿里云用户可以通过API/SDK或Logtail将数据写入日志服务，参考。 今天要介绍一个新方法：使用著名开源软件Logstash采集机器日志数据，并结合日志服务插件完成数据上传日志服务功能。

JMS即Java Message Service，一般是用于两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。有大量的消息服务中间件都实现了JMS协议，今天我们要介绍消息服务是阿里云提供的MNS消息服务，MNS消息服务现在也已经有了支持了JMS协议的方案。

你是否，还在担心硬盘损坏等原因导致数据丢失？还在担心自建的消息服务受到恶意攻击？还在担心业务量迅速增加可能导致的性能压力？还在担心没有专业的运维人员？担心机器的维护成本过高？不必担心！MNS消息服务已经帮你一站式解决了以上所有问题，并且，价格超便宜！

日志服务新功能上线介绍，本文介绍日志服务如何支持日志严格保序的写入和消费。

问题背景阿里云消息服务MNS提供公网http可访问的服务。对于包含敏感信息的消息，如何进一步提高从用户客户端程序到阿里云的服务之间的网络链路上的安全性？目前有两种解决方案：    1.MNS提供https的服务域名（计划中，预计4月中旬可用），用户选用https服务地址。    2.用户对传输的消.

问题背景阿里云消息服务MNS的队列的消息大小最大限制是64K，这个限制基本能够满足在正常情况下消息作为控制流信息交换通道的需求。但是，在某些特殊场景下，消息数据比较大时，就只能采用消息分片的方式。那么如何能够基于MNS，又不做消息切片，传递大于64K的消息呢？解法是有的。解决方案1.生产者在往MN.

针对主流日志采集客户端（Logstash，Fluentd，以及日志服务客户端Logtail）进行功能、性能和稳定性测评

日志服务已支持VPC（专有网）中日志收集、以及API访问

spanner的前身是big table，让我们先来看看big table这个老子的方方面面，然后再来看看儿子spanner为啥一出世就吸引了全球技术人员的眼球。 2006年，google 发表了big table [1]的文章，为什么要做big table，下面有一个简短的总结[2]： 就

随着“新基建”战略推进，我国已建成全球领先的移动通信网络。基于基站数据的LBS定位服务成为各行业数字化转型的重要工具。探数平台基站查询API整合三大运营商数据，提供高精度、低延迟的地理位置查询服务，广泛应用于位置推荐、物流追踪等领域。本文详细介绍该API的核心功能、返回字段及调用流程，并通过Python示例展示使用方法。未来，随着5G和AI技术发展，基站定位将迈向厘米级精度，赋能自动驾驶、工业物联网等前沿领域，助力开发者抢占位置经济的战略高地。

探数平台的ISBN数据查询_专业版API致力于解决高校教辅书籍管理与交易中的痛点。通过输入13位ISBN编码，用户可快速获取图书名称、出版社、作者等20+维度信息，确保正版与版本准确性。该API包含图书基础信息查询和版本对比功能，适用于二手书交易、图书馆管理及电商场景。文档详细解析了ISBN编码规则、接口调用流程及Python示例代码，助力开发者高效集成，推动图书管理数字化升级。

在 Data + AI 时代，随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合，对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施，迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新，深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展，并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。

企业上云的策略，从 Cloud-Hosting 转向 Serverless 架构。块存储作为企业应用上云的核心存储产品，将通过 Serverless 化来加速新的计算范式全面落地。在本话题中，我们将会介绍阿里云块存储企业级能力的创新，深入解析背后的技术细节，分享对未来趋势的判断。

AI 与大数据融合化是大势所趋，企业可以通过大数据技术收集和存储大量数据，进行一站式计算分析和数据治理，以便安全、精确、高效、智能地应用数据。在这个话题中，我们将会介绍阿里云全栈存储数据基础设施如何支撑 AI 场景的创新与实践，并带来全新一代存储产品的重磅发布，帮助企业高效数字创新。

在生成式AI的大潮中，并行文件系统作为高性能数据底座，为AI算力提供高吞吐、低延迟的数据存储服务。在本话题中，我们将介绍阿里云并行文件存储CPFS针对AI智算场景而提供的产品能力演进与更新，深入讲解在性能、成本、稳定、安全等方面的技术创新。

随着大数据时代的到来，云存储作为数据存储和管理的核心基础设施，其重要性日益凸显。同时， AI 快速发展也为云存储的进化与创新提供了强大的驱动力。本话题将解读AI 驱动下云存储的进化趋势，分享阿里云存储的创新技术，助力企业实现数字化升级。

本文探讨了AI Agent市场爆发增长背景下的存储需求，重点介绍了Tablestore在Agent Memory存储中的优势。2025年被视为AI Agent市场元年，关键事件推动技术发展。AI Agent的存储分为Memory（短期记忆）和Knowledge（长期知识）。Tablestore通过高性能、低成本持久化存储、灵活的Schemaless设计等特性满足Memory场景需求；在Knowledge场景中，其多元索引支持全文、向量检索等功能，优化成本与稳定性。实际案例包括通义App、某浏览器及阿里云多项服务，展示Tablestore的卓越表现。最后邀请加入钉钉群共同探讨AI技术。

本文深入解析RPA与爬虫的本质差异，帮助企业根据业务需求明智选型。RPA侧重内部流程自动化，爬虫专注外部数据采集。内容涵盖技术原理、应用场景、优劣势对比及主流RPA工具介绍，助力把握自动化趋势，提升效率。