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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
Ganos实时热力聚合查询能力解析与最佳实践
本文主要介绍Ganos实时热力聚合查询并动态输出热力瓦片能力，依托阿里云PolarDB PostgreSQL产品、ADB PostgreSQL和RDS PostgreSQL 三款数据库建设输出。
众安保险 CDP 平台：借助阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 打破数据孤岛，人群圈选提速4倍
随着业务在金融、保险和商城领域的不断扩展，众安保险建设 CDP 平台以提供自动化营销数据支持。早期 CDP 平台依赖于 Spark + Impala + Hbase + Nebula 复杂的技术组合，这不仅导致数据分析形成数据孤岛，还带来高昂的管理及维护成本。为解决该问题，众安保险引入 Apache Doris，替换了早期复杂的技术组合，不仅降低了系统的复杂性，打破了数据孤岛，更提升了数据处理的效率。
深度剖析 RocketMQ 5.0，消息进阶：如何支撑复杂业务消息场景？
本文主要学习 RocketMQ 的一致性特性，一致性对于交易、金融都是刚需。从大规模复杂业务出发，学习 RocketMQ 的 SQL 订阅、定时消息等特性。再从高可用的角度来看，这里更多的是大型公司对于高阶可用性的要求，如同城容灾、异地多活等。
通过 SLS 实现日志大数据入湖 OSS
数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色，而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端（End-to-End）支持，帮助用户提升接入效率，并在费用、运维上有效降低成本。
部署高可用WordPress网站
高可用服务是另外一个高频使用的场景，编写模板的流程和《部署单点WordPress网站》一样，但涉及的资源更多一些。本文以《部署高可用WordPress网站》为例，介绍高可用部署类的模板如何编写。
AI 时代，网关更能打了
随着互联网从 Web 2.0 迈进到 AI 时代，用户和互联网的交互方式，AI 时代下互联网的内容生产流程都发生了显著的转变，这对基础设施（Infra）提出了新的诉求，也带来了新的机遇。Infra 包含的内容非常丰富，本文仅从网关层面分享笔者的所见所感所悟。
PolarDB-X 存储引擎核心技术 | Lizard B+tree 优化
PolarDB-X 分布式数据库，采用集中式和分布式一体化的架构，为了能够灵活应对混合负载业务，作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构，其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力，作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库，DN 在 InnoDB 的存储结构基础上，进行了深度优化，大幅提高了数据访问的效率。