MaxCompute（ODPS）SQL 发展到今天已经颇为成熟，作为一种 SQL 方言，可以高效地应用在各种数据处理场景。本文尝试独辟蹊径，强调通过灵活的、发散性的数据处理思维，就可以用最基础的语法，解决复杂的数据场景。
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！
日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。
Flowise 是一个开源低代码平台，用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数，如可用区和实例类型，即可完成部署。部署后，从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源，并通过 ROS 自动化部署，简化了云上资源和应用的管理。
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。
相较于 AliyunLogConfig，AliyunPipelineConfig 在配置格式、行为逻辑上做了很大改进，主打灵活、简单、稳定。点击本文，手把手教你如何配置 AliyunPipelineConfig，欢迎大家使用~
本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
