本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分：第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点，如协议鸿沟、资源冲突和观测失明；第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案，包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性；第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程，确保十年代码无需重写，轻松实现智能化跃迁。
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件，被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中，承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大，安全相关的挑战日益突出，消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而，RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此，我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版，进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理，以及相关的配置和实践。
2023年云栖大会，PolarDB-X 正式发布 2.3.0版本，重点推出PolarDB-X标准版（集中式形态），将PolarDB-X分布式中的DN节点提供单独服务，支持paxos协议的多副本模式、lizard分布式事务引擎，可以100%兼容MySQL。同时在性能场景上，采用生产级部署和参数(开启双1 + Paxos多副本强同步)，相比于开源MySQL 8.0.34，PolarDB-X在读写混合场景上有30~40%的性能提升，可以作为开源MySQL的最佳替代选择。
本文技术理念的层面了解一下事件驱动的概念。RocketMQ 5.0 在面向云时代的事件驱动架构新推出的子产品 EventBridge，最后再结合几个具体的案例帮助大家了解云时代的事件驱动方案。
在今年的SIGMOD会议上，阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award，这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库，本文将介绍这篇论文的具体细节。
在 Spring Cloud 应用中可以非常低成本地集成 Nacos 实现配置动态刷新，在应用程序代码中通过 Spring 官方的注解 @Value 和 @ConfigurationProperties，引用 Spring enviroment 上下文中的属性值，这种用法的最大优点是无代码层面侵入性，但也存在诸多限制，为了解决问题，提升应用接入 Nacos 配置中心的易用性，Spring Cloud Alibaba 发布一套全新的 Nacos 配置中心的注解。
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
本文介绍了ECS和OSS的操作流程，分为两大部分。第一部分详细讲解了ECS的登录、密码重置、安全组设置及OSSUTIL工具的安装与配置，通过实验创建并管理存储桶，上传下载文件，确保资源及时释放。第二部分则聚焦于OSSFS工具的应用，演示如何将对象存储挂载为磁盘，进行大文件加载与模型训练，强调环境搭建（如Conda环境）及依赖安装步骤，确保实验结束后正确清理AccessKey和相关资源。整个过程注重操作细节与安全性，帮助用户高效利用云资源完成实验任务。
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
