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基于函数计算搭建的异步任务执行框架
本文介绍基于函数计算实现的异步任务执行框架（编程语言：Python3），把跟阿里云资源开通相关的API封装到一个独立的模块，提供标准的API跟企业内部在用的ITSM或OA进行集成，降低客户对接API门槛，更快上阿里云。
ADBPG优化基础（二）SQL优化
承接上一篇，这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验，希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本（cost-based）的优化器，像其他的数据库一样，在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素，除此之外，优化器还会考虑数据所在的segment节点...
数据库等值查询与统计信息
简介： 统计信息是为优化器的 cost 估算提供数据支撑，其中很重要的一点需求便是等值查询(EQUALS, IN 等) 场景下的基数估算。
PolarDB 开源版 通过pgpointcloud 实现高效孪生数据存储和管理 - 支撑工厂、农业等现实世界数字化|数字孪生, 元宇宙相关业务的虚拟现实结合
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 pgpointcloud 实现高效孪生数据存储...
运营分析利器——SLS窗口漏斗分析
漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中，成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示，当产品或者运营活动发布后， 通过收集运营数据、并建立漏斗模型，然后根据漏斗模型进行统计和分析，定位问题，从而进行对应的优化迭代，并持续跟踪，最终实现用户增长、产品优化等目标...
链路追踪（Tracing）其实很简单——链路成本进阶指南
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。
实践教程之快速使用PolarDB-X
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
统一观测丨使用 Prometheus 监控云原生网关，我们该关注哪些指标？
MSE 云原生网关默认提供了丰富的 Metrics 指标大盘，配合阿里云 Prometheus 监控提供开箱即用的完整可观测性能力，能够帮助用户快捷、高效的搭建自身的微服务网关与对应的可观测体系。
