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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
使用 Higress 快速构建 AI 应用
Higress 基于企业内外的丰富场景沉淀了众多面向 AI 的功能，推出了 AI 原生的 API 网关形态并且全部开源。
ARMS 用户体验监控正式发布原生鸿蒙应用 SDK
阿里云 ARMS 用户体验监控（RUM）推出了针对原生鸿蒙应用的 SDK。SDK 使用 ArkTS 语言开发，支持页面采集、资源加载采集、异常采集及自定义采集等功能，能够全面监控鸿蒙应用的表现。集成简单，只需几步即可将 SDK 接入项目中，为鸿蒙应用的开发者提供了强有力的支持。
AI 短剧遇上函数计算，一键搭建内容创意平台
为了帮助更多内容创作者和企业快速实现 AI 短剧创作，函数计算 FC 联合百炼联合推出“AI 剧本生成与动画创作解决方案”，通过函数计算 FC 构建 Web 服务，结合百炼模型服务和 ComfyUI 生图平台，实现从故事剧本撰写、插图设计、声音合成和字幕添加到视频合成的一站式自动化流程。创作者只需通过简单操作，就能快速生成高质量的剧本，并一键转化为精美的动画。
面向全栈可观测的分布式链路追踪
全栈可观测App提供了一套完整的分析工具，从数据统计分析能力到数据关联，再到具备智能化和自动化特性的相关工具，以解决人们在可观测性方面所遇到的问题。未来，我们将持续提供更加丰富和强大的分析工具来满足用户的需求。
浅析MySQL代价估计器
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
深度｜大模型时代下，基于湖仓一体的数据智能新范式
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
Android & iOS 使用 ARMS 用户体验监控（RUM）的最佳实践
本文主要介绍了 ARMS 用户体验监控的基本功能特性，并介绍了在几种常见场景下的最佳实践。