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AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
PolarDB-X 存储引擎核心技术 | Lizard B+tree 优化
PolarDB-X 分布式数据库，采用集中式和分布式一体化的架构，为了能够灵活应对混合负载业务，作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构，其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力，作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库，DN 在 InnoDB 的存储结构基础上，进行了深度优化，大幅提高了数据访问的效率。
通过实验深入了解 TCP 连接的建立和关闭
TCP/IP 这个主题很多文章比较陈旧，且以讹传讹的东西太多，所以本文作者结合了理论和实践去写，旨在通过一系列实验帮助读者深入理解 TCP 连接的建立过程。
ROS CDK魔法书：建立你的游戏王国（Java篇）
本文介绍了如何使用阿里云资源编排服务（ROS）的云开发套件（CDK）将2048小游戏部署到云端。ROS CDK允许使用编程语言定义和部署云资源，简化开发流程。ECS（弹性计算服务）提供灵活的计算资源，确保应用稳定运行。通过初始化工程项目、安装依赖、添加资源等步骤，可以轻松实现游戏的云端部署。文中详细描述了各步骤的操作方法及注意事项，帮助读者顺利完成部署。最后，通过简单命令即可删除资源栈，实现资源的高效管理。
通过实验深入了解 TCP 数据的发送和接收
本系列文章是组内写给新人和实习生的 TCP入门系列教程，结合了理论和实践，本篇为第二篇，建议先读上篇《通过实验深入了解TCP 连接的建立和关闭》。
一文教会你如何使用 iLogtail SPL 处理日志
iLogtail 作为日志、时序数据采集器，在 2.0 版本中，全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理，介绍了如何编写 SPL 语句，从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式，帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。
【硬核】C++11并发：内存模型和原子类型
本文从C++11并发编程中的关键概念——内存模型与原子类型入手，结合详尽的代码示例，抽丝剥茧地介绍了如何实现无锁化并发的性能优化。
从 o11y 2.0 说起，大数据 Pipeline 的「多快好省」之道
SLS 是阿里云可观测家族的核心产品之一，提供全托管的可观测数据服务。本文以 o11y 2.0 为引子，整理了可观测数据 Pipeline 的演进和一些思考。
资源编排ROS之自定制资源（多云部署AWS篇）
资源编排服务（Resource Orchestration Service， 简称ROS）是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板，在模板中定义所需的云计算资源（例如ECS实例、RDS数据库实例）、资源间的依赖关系等。
