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架构革新：揭示卓越性能与高可扩展的共赢秘诀
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
AI 时代，为什么编程能力≠ 开发门槛
在 2.0 阶段，我们目标是实现面向任务的协同编码模式，人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中，人的实际工作量开始减轻，AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
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。
Spring循环依赖那些事儿（含Spring详细流程图）
本篇不仅仅是介绍Spring循环依赖的原理，而且给出Spring不能支持的循环依赖场景与案例，对其进行详细解析，同时给出解决建议与方案，以后出现此问题可以少走弯路。
如何充分发挥 SQL 能力？
如何充分发挥 SQL 能力，是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径，强调通过灵活的、发散性的数据处理思维，就可以用最基础的语法，解决复杂的数据场景。
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。
SLS支持高精度时间戳和全局排序
日志内容本身是一种重要信息，日志之间的相对顺序也是因果关系的一种反映，某些场景下如果日志内容完全相同，但是日志间的顺序错乱了反映出来的结果可能和真实世界里面的事件完全相反。
基于PAI-DSW快速启动Stable Diffusion WebUI
基于PAI-DSW快速启动Stable Diffusion WebUI，创作你的专属冬日主题AI画作！