在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
阿里云日志服务（SLS）提供一站式数据采集、加工、查询分析、告警、可视化与投递等功能，其中查询分析以简单统一的接口提供大规模数据的查询、计算和分析能力，深受用户喜爱。 目前，分析系统每天接收5+亿次SQL查询请求，在底层，分析系统基于Presto内核，其中Coordinator节点上负载尤其严重，其...
研发规范的目标，是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位，无法解决研发规范的落地问题，需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品：云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案，快来使用体验吧！
本文介绍了如何使用通义万相AIGC技术和阿里云的计算和存储产品来搭建自己的AI绘画服务。首先，通过创建基础云产品资源和部署AI绘画服务的步骤来开始搭建服务。然后，介绍了模板的原理和内容，以及ROS编排引擎的作用。接下来，详细介绍了AI绘画服务的一键部署过程，包括定义参数、模板的编写和ROS的使用。最后，提到了应用运行环境的搭建和自定义应用页面的方法。通过ROS的自动化部署，用户可以方便快捷地拥有自己的AI绘画服务。
云效流水线可以托管用户的私网环境内的机器，并将构建任务调度到这些机器上，从而确保整个构建过程，和代码库和制品库的交互在私网环境下进行。
MaxCompute推出新语法 - PIVOT/UNPIVOT：通过PIVOT关键字基于聚合将一个或者多个指定值的行转换为列；通过UNPIVOT关键字可将一个或者多个列转换为行。以更简洁易用的方式满足行转列和列转行的需求，简化了查询语句，提高了广大大数据开发者的生产力。
MaxCompute支持Global Zorder，使得整个表或者分区的数据在全局上能按照指定字段进行ZORDER排序，以便数据能有更好的聚集性。
本文主要介绍曹操出行实时计算负责人林震，基于 Hologres+Flink 的曹操出行实时数仓建设的解决方案分享。
