本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生，降低成本并提供无限容量，通过将存储层分离，使用ESSD作为WAL，OSS作为主存储，实现了成本降低和性能优化。此外，它利用弹性伸缩和抢占式实例，减少了70%的计算成本，并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且，AutoMQ与Apache Kafka相比，能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升，且完全兼容Kafka API。
本文主要介绍如何对阿里云访问控制访问密钥（AccessKey）开展调用溯源工作，方便大家快速有效的开展事件调查、安全加固、应急处置等。
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案...
广义上的链路成本，既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销，也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解，本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本，人力成本将在下一小节（效率）进行介绍。
阿里云CDN下载加速解决方案旨在通过全球调度中心智能化地将客户端的下载请求精准调度到分布于全球的最优CDN边缘节点，同时依托海量带宽储备及强大的CDN控制逻辑让企业省心省力地为用户带来极速下载体验，助力企业获得更大的市场回报。
本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践，包括基本用法及实现原理，以及在具体算子实现中的思考和沉淀。
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量的计算资源，而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
