ZooKeeper 作为应用的核心中间件在业务流程中存储着敏感数据，具有关键作用。正确且规范的使用方法对确保数据安全至关重要，否则可能会因操作不当而导致内部数据泄露，进而带来严重的安全风险。因此，在日常的 ZooKeeper 运维和使用过程中，标准化和安全的操作对于加强企业安全防护和能力建设显得格外关键。为了实现这一目标，MSE 提供了一整套标准化流程，帮助用户以更安全、更简便的方式使用 ZooKeeper，从而加速企业安全能力的提升同时最大程度地降低在变更过程中可能出现的风险。
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。
基于 Stable Diffusion Serverless API 解决方案搭建 AI 文字生成应用，支持并发出图。
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。
本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践，包括基本用法及实现原理，以及在具体算子实现中的思考和沉淀。
很多平台类应用或系统（如电商CRM平台、仓库订单平台等等），它们的服务模型是围绕用户维度（这里的用户维度可以是一个卖家或品牌，可以是一个仓库，等等）展开的。因此，这类型的平台业务，为了支持业务系统的水平扩展性，业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0，学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams，了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB，通过流存储和流计算的深度结合，看它如何进一步降低流处理使用门槛。
