实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一，广泛应用在电商业务中，用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标，帮助业务人员随时了解业务的实时状态，快速发现问题和机会。同时，通过数据可视化和趋势分析，大屏也提供了决策支持和优化运营的功能，帮助业务人员做出及时的决策和调整策略，优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景，介绍如何构建经典实时数仓，实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转，基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0，学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams，了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB，通过流存储和流计算的深度结合，看它如何进一步降低流处理使用门槛。
本文介绍了如何通过阿里云 MSE 微服务引擎和云效应用交付平台 AppStack 实现灰度发布。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
MSE 服务治理帮助我们系统以很低的成本无侵入的方式快速实现了全链路灰度能力，进一步提升了我们系统的稳定性，让我们新需求的迭代上线更加地安心。-- 来电科技架构师 汤长征
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。
PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。
相较于 AliyunLogConfig，AliyunPipelineConfig 在配置格式、行为逻辑上做了很大改进，主打灵活、简单、稳定。点击本文，手把手教你如何配置 AliyunPipelineConfig，欢迎大家使用~
