资源编排服务（Resource Orchestration Service， 简称ROS）是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板，在模板中定义所需的云计算资源（例如ECS实例、RDS数据库实例）、资源间的依赖关系等。
当代AI来势汹汹，本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
本文介绍了如何使用阿里云ROS资源编排服务快速部署和管理云资源。主要内容包括：1. 工具准备：安装ROSCDK,选择合适的代码编辑器和IDE,安装AI代码生成插件等。2. 环境准备：创建工程目录，进入虚拟环境，配置阿里云凭证信息，配置ROSCDK。3. 代码编写：根据文档描述，编写ROS代码来创建VPC、VSwitch、ECS等资源。4. 运行代码：执行ROS代码，创建ECS实例并部署FTP服务。总体来说，本文通过简单的步骤，让小白也能快速上手使用ROS资源编排服务，实现自动化部署和管理阿里云资源。
MySQL的内存分配、使用、管理的模块较多，本篇文章主要介绍InnoDB层和SQL层内存分配管理器，主要包括ut_allocator、mem_heap_allocator和MEM_ROOT，代码版本主要基于8.0.25。
本文深入探讨了云时代 EDA 的新内涵及它在云时代再次流行的主要驱动力，包括技术驱动力和商业驱动力，随后重点介绍了 RocketMQ 5.0 推出的子产品 EventBridge，并通过几个云时代事件驱动的典型案例，进一步叙述了云时代事件驱动的常见场景和最佳实践。
在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。
某网站主体位于AWS，经营视频直播/点播以及其他互联网衍生业务，面向广大的海外手机端客户。目前已经在使用阿里云的VOD SDK，并将主要视频数据存放于S3。现需要将业务从AWS S3迁移至阿里云OSS。
在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
