从整体技术架构上学习 RocketMQ 5.0 的云原生架构、一体化架构，最后再分别从业务场景切入，详细介绍 RocketMQ 5.0 在不同的业务场景提供的能力和关键技术原理，包括业务消息、流处理、物联网以及面向云时代的事件驱动场景。
鸿蒙操作系统（HarmonyOS）上的日志服务（SLS）SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力，旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。
本文从官方的角度逐条解析PolarDB-X在TPC-H列存执行计划的设计要点。这些要点不仅包含了各项优化的原理，还提供了相关的证明与代码实现，希望帮助读者更深入地理解PolarDB-X的列存优化器。
在当今 GPT 技术盛行的时代，大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法，能够更精准地捕捉数据之间的语义关系，极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域，向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索，推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。阿里云表格存储（Tablestore）的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务，诞生于 2009 年阿里云成立时，主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
本文将介绍阿里云如何将 Serverless 架构应用于消息队列，有效降低运营成本，同时利用云原生环境的特性，为 IoT 设备提供快速响应和灵活伸缩的通讯能力。
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0，学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams，了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB，通过流存储和流计算的深度结合，看它如何进一步降低流处理使用门槛。