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。
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。
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。
本篇为系列第2篇，分享在支付宝支付数据链路改造升级过程中，针对数据倾斜的优化实践新方法，在解决数据倾斜问题的同时，还能兼顾更优的计算性能！
本文将演示结合云效 AppStack，来看下如何在阿里云 ACK 集群上进行应用的 Ingress 灰度发布。
本文将介绍阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute湖仓一体近实时增量处理技术架构的核心设计和应用场景。
