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。
本文基于 2023 云栖大会上关于 Koordinator 分享的实录，介绍小红书通过规模化落地混部技术来大幅提升集群资源效能，降低业务资源成本。
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。
本文介绍如何使用函数计算 GPU 实例闲置模式低成本、快速的部署 Google Gemma 模型服务。
YODA(Yitian Optimal Development Assistant，倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移，大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间，使得客户更加专注于应用本身算法的优化，协同客户实现降本增效。
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。
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。
随着业务在金融、保险和商城领域的不断扩展，众安保险建设 CDP 平台以提供自动化营销数据支持。早期 CDP 平台依赖于 Spark + Impala + Hbase + Nebula 复杂的技术组合，这不仅导致数据分析形成数据孤岛，还带来高昂的管理及维护成本。为解决该问题，众安保险引入 Apache Doris，替换了早期复杂的技术组合，不仅降低了系统的复杂性，打破了数据孤岛，更提升了数据处理的效率。
