本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（以下简称ADB PG）的实际体验出发，介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务，并详细阐述ADB PG使用的优势技术，最后提供对应业务案例分析。
本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践，实现更快更准的画像分析。
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时，大家往往采用Synchronized（同步）或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中，就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题，这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
ADB PG是一个经典MPP数据库，长项在于查询分析处理，面对客户联机分析和联机交易（HTAP）场景就显得力不从心，我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题，因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构，来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短，充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性，分析型数据库专注于数据加工跑批场景，然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG，通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
本文核心观点： • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多，容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民，并引入了更多流量，催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能，承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要，API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
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。
本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践，包括基本用法及实现原理，以及在具体算子实现中的思考和沉淀。
