本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生，降低成本并提供无限容量，通过将存储层分离，使用ESSD作为WAL，OSS作为主存储，实现了成本降低和性能优化。此外，它利用弹性伸缩和抢占式实例，减少了70%的计算成本，并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且，AutoMQ与Apache Kafka相比，能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升，且完全兼容Kafka API。
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级，融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能，帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。
本文介绍的实现方式属于应用级限制，应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。
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。
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！
