实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一，广泛应用在电商业务中，用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标，帮助业务人员随时了解业务的实时状态，快速发现问题和机会。同时，通过数据可视化和趋势分析，大屏也提供了决策支持和优化运营的功能，帮助业务人员做出及时的决策和调整策略，优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景，介绍如何构建经典实时数仓，实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转，基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
Syslog是一个常见的日志通道，几乎所有的SIEM（例如IBM Qradar, HP Arcsight）都支持通过Syslog渠道接收日志。本文主要介绍如何通过Syslog将日志服务中的日志投递到SIEM。
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP（模型上下文协议）标准化接口，解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力，支持实时数据接入和湖仓一体分析；函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境；Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground，实现高效的服务化部署，帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent，优化数据分析流程并降低成本。
本文主要围绕ES核心特性：分布式存储特性和分析检索能力，介绍了概念、原理与实践案例，希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。
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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。
