阿里云Kafka一键入湖技术详解：Iceberg+OSS Table Bucket落地方案
阿里云消息队列Kafka版推出原生消息入湖能力，该功能依托Apache Iceberg与OSS Table Bucket深度集成，无需额外部署Spark、Flink、Kafka Connect等ETL计算集群，仅通过控制台简单配置，就能将Topic内实时数据流直接写入数据湖，构建“实时流处理+湖仓一体分析”端到端链路。该功能开启公测，后续将正式商业化落地，彻底解决传统流式入湖架构多集群、多任务、高运维的痛点，重构企业实时数据流转模式。
阿里云数据湖构建DLF完整对接指南：从元数据管理到多引擎集成实践
本文系统介绍了阿里云数据湖构建（DLF）的核心功能与对接使用方法。DLF作为全托管统一元数据管理平台，提供了元数据管理、权限控制、数据入湖、存储优化等核心能力。文章详细阐述了DLF的架构设计、Catalog/数据库/表的三层元数据模型，以及如何与EMR、Flink、MaxCompute、Hologres、DataWorks等主流计算引擎无缝对接。重点涵盖：DLF服务开通与角色授权、Catalog创建与配置、EMR集群切换DLF元数据的具体配置步骤、Flink通过DLF Catalog实现数据入湖的完整流程与代码示例、DataWorks数据集成同步至DLF的配置方法、MaxCompute湖仓一体
AI Agent 出问题时，不要只看最终回答：一次请求级调试的思路
AI Agent出错时，仅看最终回答无法定位根源。本文提出“请求级调试”思路：聚焦system prompt、messages、tools schema、tool call/result及token消耗等关键层，揭示Agent每轮真实输入输出。推荐开源工具ccglass，专为观测AI编程Agent（如Claude Code、Codex）的完整请求链而生，助你从“感觉不对”走向“证据驱动”调试。（239字）
阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版对接使用全攻略
本文全面解析阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版的对接使用方法。从产品架构与形态选型入手，详解存储弹性模式与 Serverless Pro 模式的核心差异。随后系统介绍实例创建、网络配置与白名单设置等准备工作，并深入讲解 JDBC 连接、Client SDK 写入、COPY 命令、OSS 外表导入等四种数据写入方式。在生态集成层面，重点阐述与实时计算 Flink 版、DataWorks 数据开发平台、Spark 数据分析引擎的对接方案。性能优化部分涵盖统计信息收集、双优化器选型、索引策略与慢查询诊断。此外还涉及 RAM 权限管理体系与云监控告警配置。全文提供大量
阿里云实时数仓 Hologres 对接使用完全指南
本文系统性地介绍了阿里云实时数仓Hologres的对接与使用方法。Hologres作为一款兼容PostgreSQL协议的一站式实时数仓引擎，支持海量数据实时写入与亚秒级OLAP查询。文章首先阐述了Hologres的核心架构与关键特性，然后详细讲解了通过JDBC、Python Psycopg2、Flink、Spark、DataWorks等多种方式接入Hologres的完整流程与代码示例。接着深入探讨了实时数据写入、整库同步、物化视图加速、Dynamic Table等进阶能力，并给出了表设计、分布键与分区键选择、计算资源隔离等最佳实践。最后总结了安全管理与监控告警的配置要点。全文旨在帮助读者快速上
Multi-Die芯片数字设计：关键挑战与全流程解决方案解析
Multi-Die芯片通过单封装集成多个异构/同构裸片，以提升良率、带宽与能效。其设计面临架构早定、热管理、跨裸片验证与测试等挑战。需依托UCIe标准、虚拟原型、分层DFT及3DIC协同工具，实现全流程“左移”优化，加速高性能芯片上市。（239字）
