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。
PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知，将会对业务产生影响，从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术，却无法及时感知，跟不上竞争对手的节奏，总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候，海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果，决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
金融行业和运营商系统，业务除了在线联机查询外，同时有离线跑批处理，跑批场景比较注重吞吐量，同时基于数据库场景有一定的使用惯性，比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。
在多维度的优化加持下，Alibaba Cloud Linux 3 解决了 AI 开发人员的痛点问题，让 AI 开发体验更容易更高效。
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
聚焦在Buffer Pool的本职功能上，从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍
