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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。
内附原文｜SIGMOD’24：百万核的智能调度，云数仓如何结合AI处理用户混合负载
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性，解决了云数据仓库的性能瓶颈，同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法，查询响应时间 (RT) 最多可减少75%，资源利用率提高19.0%，成本开销降低77.8%。
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
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。
拥抱Data+AI｜B站引入阿里云DMS+X，利用AI赋能运营效率10倍提升
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点，深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务，赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力，提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
更优性能与性价比，从自建 ELK 迁移到 SLS 开始
本文介绍了 SLS 基本能力，并和开源自建 ELK 做了对比，可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。
低成本、高稳定性 | 满帮集团 Eureka 和 ZooKeeper 的上云实践
业务体量增大后，日益凸显的架构稳定性问题该如何解决？满帮集团选择了上阿里云，采用阿里云 MSE Nacos，MSE ZooKeeper 产品替换原先的 Eureka 和 Zookeeper 集群，做到了低成本快速的架构升级，以及上云期间业务流量的无损平滑迁移。
从一个服务预热不生效问题谈微服务无损上线
本文基于阿里云技术服务团队和产研团队，在解决易易互联使用 MSE（微服务引擎）产品无损上线功能所遇到问题的过程总结而成。本文将从问题和解决方法谈起，再介绍相关原理，后进一步拓展到对微服务引擎和云原生网关无损上线能力的介绍。