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Dataphin实时研发实践—电商场景下的实时数据大屏构建
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一，广泛应用在电商业务中，用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标，帮助业务人员随时了解业务的实时状态，快速发现问题和机会。同时，通过数据可视化和趋势分析，大屏也提供了决策支持和优化运营的功能，帮助业务人员做出及时的决策和调整策略，优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景，介绍如何构建经典实时数仓，实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转，基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
函数计算助力领健信息为“看牙”注入 AI 活力
口腔治疗+函数计算=效率提升🚀 领健作为业界领先的口腔机构，面向口腔诊所提供正畸算法，但早期的算法部署遇到较多问题，因此在对比了阿里云的多个云产品之后，最终选择了函数计算。 通过将 GPU 计算负载放到函数计算，领健技术团队达到了很好的降本效果，相比早前的按月持有 GPU 资源，函数计算的费用降低了 90% 左右，并大大提升了使用体验，实现了前所未有的敏捷性和效率。
ICDE’24｜中国企业首获最佳论文，详解PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移
PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移？
突破大表瓶颈｜小鹏汽车使用PolarDB实现百亿级表高频更新和实时分析
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"。
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
只要几句话，通义灵码帮你创建专属健康管理小程序
数字时代的大潮中，编程不再高深莫测，而是每个人都可以尝试并享受的乐趣。今天，就让我们一起探索如何利用通义灵码的自然语言生成代码功能，轻松打造你的专属健康管理小程序，说不定在这个过程中，不管是身材管理，还是编程学习，都能让你离目标更近一步。
构建理想容器镜像——以CSI为例
本文围绕阿里云CSI（Container Storage Interface）镜像构建的实际案例，探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。