用户画像在市场营销的应用重建中非常常见，已经不是什么新鲜的东西，比较流行的解决方案是给用户贴标签，根据标签的组合，圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表，以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签，例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计，本文将以PostgreSQL数据库为基础，给大家讲解一下更加另类的设计思路，并且看看效率如何。
在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中，我们将基于OSS存储服务，推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上，您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来，归档至更低成本的OSS中，形成一张归档表；归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询，满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表，也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。
本篇文章模拟一个企业级用户需求，手把手的描述企业级客户如何使用阿里云文件存储 NAS 实现云办公，实现多用户数据共享与隔离。
PolarDB-X 2.0（以下简称PolarDB-X）与DRDS（DRDS也称为PolarDB-X 1.0）都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构，用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑，她们俩到底有什么样的区别？
本文根据MITRE ATT&CK的Cloud Matrix攻防知识图谱的·解读，介绍如何在阿里云国际站上通过多产品的组合实践，加强您的云安全防护能力，更好地达到安全运营的效果。
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...
本次方案主要是针对阿里云国际站客户，企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测（Detection）部分，会具体介绍涉及使用产品配置，FAQ等等，同时对整体的理论框架进行简单的介绍，帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况，更好的建立整体性的概念。
实例安装Ubuntu20.04系统，通过MobaXterm远程连接ECS，同时通过安装宝塔面板和部署LNMP环境，基于Docker搭建了halo博客应用。
