用户画像在市场营销的应用重建中非常常见，已经不是什么新鲜的东西，比较流行的解决方案是给用户贴标签，根据标签的组合，圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表，以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签，例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计，本文将以PostgreSQL数据库为基础，给大家讲解一下更加另类的设计思路，并且看看效率如何。
随着容器技术的普及，有越来越多的用户开始在私有环境中搭建K8s来使用，这时候就很容易遇到一个问题，私有环境资源交付周期太长，不能完全释放K8s动态扩容的能力，本文就是介绍如何利用ACK注册集群解决这个问题，让云下的K8s集群也可以享受云上一样的资源快速交付能力。
PostgreSQL数据库目前被广泛应用于企业的在线业务，这款数据库以其高度的稳定性和完善的产品能力被业界高度赞誉和广泛接受。 本文介绍了两款PostgreSQL引擎的数据库是如何完成一套标准的数据链路同步，开发并让企业可以同时享受PostgreSQL在OLTP & OLAP的场景下的全面能力。
“可观测”是近几年比较火的一个议题，而 OPLG 就是包含了 OpenTelemetry、Prometheus、Loki 和 Grafana 在内的开源可观测技术合集，它们之间将碰撞出什么样的火花？请阅读本文介绍的基于 OPLG 从 0 到 1 构建统一可观测平台实践。
PolarDB-X 2.0（以下简称PolarDB-X）与DRDS（DRDS也称为PolarDB-X 1.0）都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构，用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑，她们俩到底有什么样的区别？
“从一次常见的发布说起，在云上某个系统应用发布时，重启阶段会导致较大数量的 OpenAPI、上游业务的请求响应时间明显增加甚至超时失败。随着业务的发展，用户数和调用数越来越多，该系统又一直保持一周发布二次的高效迭代频率，发布期间对业务的影响越来越无法接受，微服务下线的治理也就越来越紧迫。”
阿里云CDN下载加速解决方案旨在通过全球调度中心智能化地将客户端的下载请求精准调度到分布于全球的最优CDN边缘节点，同时依托海量带宽储备及强大的CDN控制逻辑让企业省心省力地为用户带来极速下载体验，助力企业获得更大的市场回报。
