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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
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。
iLogtail 进化论：重塑可观测采集的技术边界
iLogtail 作为一款开创性的轻量级日志采集器，历经 13 载风雨，始终致力于高效地从多元化的数据源中萃取、处理可观测信息，并无缝传输至阿里云日志服务或各类日志分析平台。今年，适逢 iLogtail 开源两周年的里程碑时刻，我们将回顾 iLogtail 的技术演进之路，领略其不断突破边界、引领可观测采集未来的创新力量。
从云原生到 AI 原生，网关的发展趋势和最佳实践
本文整理自阿里云智能集团资深技术专家，云原生产品线中间件负责人谢吉宝（唐三）在云栖大会的精彩分享。讲师深入浅出的分享了软件架构演进过程中，网关所扮演的各类角色，AI 应用的流量新特征对软件架构和网关所提出的新诉求，以及基于阿里自身实践所带来的开源贡献和商业能力。
浏览器拨测：将网站护航的阵地再前推一米
近年来，针对网站的攻击形式愈发多样，手段也变得更加隐蔽，使用浏览器拨测来监控服务的整个生命周期有助于及时发现攻击，保护核心业务链路不受损。阿里云监控浏览器拨测使用真实的浏览器进行拨测，通过提供丰富的断言能力和脚本录制能力护航服务的全生命周期和核心业务链路，助力开发者更好地监控服务的可用性，消除潜在风险。
OpenAI故障复盘 - 阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模K8s集群稳定性
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障，介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案：包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。