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防盗、防泄露、防篡改，我们把 ZooKeeper 的这种认证模式玩明白了
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。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 16: 植入通义千问大模型+文本向量化模型, 让数据库具备AI能力
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
基于阿里云服务网格流量泳道的全链路流量管理（一）严格模式流量泳道
灰度发布是一种常见的对新版本应用服务的发布手段，其特点在于能够将流量在服务的稳定版本和灰度版本之间时刻切换，以帮助我们用更加可靠的方式实现服务的升级。
All in One：Prometheus 多实例数据统一管理最佳实践
当管理多个Prometheus实例时，阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案，两者在不同场景下各有优劣。
ADB PG最佳实践之高效复制数据到RDS PG
ADB PG是一个经典MPP数据库，长项在于查询分析处理，面对客户联机分析和联机交易（HTAP）场景就显得力不从心，我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题，因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构，来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短，充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性，分析型数据库专注于数据加工跑批场景，然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG，通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
阿里云运维第一步（监控）：开箱即用的监控
监控运维是一个体系化的工作，完善这个体系非一日之功。但是我们的业务不可一日无监控“裸奔”，在阿里云怎么样快速低成本的建立第一道资源监控的护城河？开箱即用的云监控，将会是你进入阿里云的第一个可靠的小伙伴。