当前，大多数面向 Golang 应用的监控能力主要是通过 SDK 方式接入，需要开放人员手动进行埋点，会存在一定问题。对此，可观测 Go Agent 应运而生。本文介绍的阿里云可观测 Go Agent 方案，能通过无侵入的方式实现应用监控能力。
Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台，旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.2版本中，Dataphin敏捷版上线助力企业打造轻量版数据中台，打通数据资产管理和消费，陪伴企业迈入数据高价值应用新阶段。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。
为应对分布式云多集群监控的挑战，阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One，凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点，为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案，实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长，在复杂多变的云原生时代中航行，提供了一个强有力的罗盘与风帆。
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%。
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
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。
