Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台，旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.2版本中，Dataphin敏捷版上线助力企业打造轻量版数据中台，打通数据资产管理和消费，陪伴企业迈入数据高价值应用新阶段。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。
Hologres现在仍然是TPCH-30000榜单的全球第一，领先第二名高达23%，最新发布的2.2版本相比之前的1.x的版本性能大约提升100%。
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。
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
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。
阿里云可观测监控 Prometheus 版提供高性能、高可用、全托管的监控服务，对接开源生态，支持 Kubernetes、ECS 等场景，解决了自建 Prometheus+Thanos 高成本、运维复杂的问题。本文讨论在各个典型场景下的迁移方案。
