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阿里云 Serverless 异步任务处理系统在数据分析领域的应用
本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析，函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL，函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。
跨节点参数的缘起与今生
Dataphin v3.13引入了跨节点参数功能，允许任务间传递消息。输出节点（如SQL、Shell、Python任务）能输出参数，输入节点可以接收并使用这些参数。此功能解决了通过公共存储中转消息的复杂性和低效问题。应用场景包括：金融企业的币种转换，其中汇率任务（输出节点）提供汇率，转换任务（输入节点）使用该汇率；以及产品目录更新检查，通过跨节点参数控制是否需要执行数据导入任务。用户可以通过任务编辑器设置和传递跨节点参数，并在运维中进行补数据操作。
AIOps 智能运维：比专家经验更优雅的错/慢调用分析工具
本文主要介绍ARMS 错/慢 Trace 分析功能基本原理； 该功能能够覆盖哪些异常 Trace 根因； 最后会介绍一些最佳实践案例。
基于阿里云服务网格流量泳道的全链路流量管理（三）：无侵入式的宽松模式泳道
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案，并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道，这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时，我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略，这种策略可以基于统一的流量匹配规则，将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
内附原文｜SIGMOD’24：百万核的智能调度，云数仓如何结合AI处理用户混合负载
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性，解决了云数据仓库的性能瓶颈，同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法，查询响应时间 (RT) 最多可减少75%，资源利用率提高19.0%，成本开销降低77.8%。
实时数仓Hologres TPC-H及点查性能开箱测试
Hologres现在仍然是TPCH-30000榜单的全球第一，领先第二名高达23%，最新发布的2.2版本相比之前的1.x的版本性能大约提升100%。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
Text-to-SQL技术演进 - 阿里云OpenSearch-SQL在BIRD榜单夺冠方法剖析
本文主要介绍了阿里云OpenSearch在Text-to-SQL任务中的最新进展和技术细节。
Dataphin中集成SelectDB以支持报表分析和API查询
本文介绍了一家零售企业如何利用SelectDB进行BI分析及数据服务API的查询。通过Dataphin的数据集成、SQL研发等功能，将CRM、ERP等系统数据汇聚加工，并推送至SelectDB构建销售数据集市层，以支持报表分析及API查询。SelectDB具备实时、统一、弹性及开放特性，适用于多种实时分析场景。文章详细描述了在Dataphin中集成SelectDB的整体方案、数据源配置、数据集成、数据开发及数据服务流程。