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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
智能调度、秒级弹性｜一文带你探索Compaction Service的进化之路
ADB MySQL的Compaction Service功能通过将Compaction任务从存储节点解耦至独立的弹性资源池执行，解决了资源隔离性弱、并发度低等问题，实现了资源消耗降低50%，任务执行时间平均减少40%，并支持按量付费，提升了系统的稳定性和成本效益。
一文搞懂需求流程规范的制定方法和落地技巧
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大，很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档，但最终却流于纸面，难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢？对此，云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享，本文是他经验的文字总结。
安全防御四部曲---检测实践方案 （多产品结合）
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。
一线实战：运维人少，我们从 0 到 1 实践 DevOps 和云原生
上海经证科技有限公司为有效推进软件项目管理和开发工作，选择了阿里云云效作为 DevOps 解决方案。通过云效，实现了从 0 开始，到现在近百个微服务、数百条流水线与应用交付的全面覆盖，有效支撑了敏捷开发流程。
内附原文｜SIGMOD’24：百万核的智能调度，云数仓如何结合AI处理用户混合负载
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性，解决了云数据仓库的性能瓶颈，同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法，查询响应时间 (RT) 最多可减少75%，资源利用率提高19.0%，成本开销降低77.8%。
