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海量数据实时分析引擎 Apache Flink
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。
分布式锁实现原理与最佳实践
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时，大家往往采用Synchronized（同步）或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中，就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题，这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
浅析MySQL代价估计器
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
开源Flink迁移至实时计算Flink全托管版最佳实践
Flink全托管产品（Flink Serverless）是一款基于Apache Flink构建的全托管产品，为您提供全托管一站式的实时计算服务，具有免运费、高增值、低成本等特性。本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
【产品升级】Dataphin V4.2重大升级：上线敏捷版，打通数据资产管理和消费，开启数据价值放大新篇章
Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台，旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.2版本中，Dataphin敏捷版上线助力企业打造轻量版数据中台，打通数据资产管理和消费，陪伴企业迈入数据高价值应用新阶段。
基于阿里云函数计算（FC）x 云原生 API 网关构建生产级别 LLM Chat 应用方案最佳实践
本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算（FC）构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent，也支持基于Ollama部署的开源模型场景。