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深度剖析 RocketMQ 5.0，事件驱动：云时代的事件驱动有啥不同？
本文技术理念的层面了解一下事件驱动的概念。RocketMQ 5.0 在面向云时代的事件驱动架构新推出的子产品 EventBridge，最后再结合几个具体的案例帮助大家了解云时代的事件驱动方案。
RocketMQ 事件驱动：云时代的事件驱动的不同
本文深入探讨了云时代 EDA 的新内涵及它在云时代再次流行的主要驱动力，包括技术驱动力和商业驱动力，随后重点介绍了 RocketMQ 5.0 推出的子产品 EventBridge，并通过几个云时代事件驱动的典型案例，进一步叙述了云时代事件驱动的常见场景和最佳实践。
奇思妙想的SQL｜兼顾性能的数据倾斜处理新姿势
本篇为系列第2篇，分享在支付宝支付数据链路改造升级过程中，针对数据倾斜的优化实践新方法，在解决数据倾斜问题的同时，还能兼顾更优的计算性能！
ADB PG最佳实践之高效复制数据到RDS PG
ADB PG是一个经典MPP数据库，长项在于查询分析处理，面对客户联机分析和联机交易（HTAP）场景就显得力不从心，我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题，因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构，来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短，充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性，分析型数据库专注于数据加工跑批场景，然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG，通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
全景剖析阿里云容器网络数据链路（五）—— Terway ENI-Trunking
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第五部分部分，主要介绍Kubernetes Terway ENI-Trunking模式下，数据面链路的转转发链路。
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
AI 网关基于 IP 地理位置，增强 Prompt 修饰能力
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍，让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息，实现 LLM 的个性化回复，提升问答的准确度。