供应链可视化工具：穿透全球贸易的迷雾
企业面临三重供应链挑战：多级库存失控、物流黑箱延误、风险传导滞后，导致巨额损失。破局需构建三维透视引擎——库存神经图谱、物流穿透雷达、风险预警熔断器。结合板栗看板、FourKites、Resilinc、Elementum等工具，打造高可视、强响应、韧性强的数字供应链体系，迎接2028年可视化竞争时代。
淘天AB实验分析平台Fluss落地实践：更适合实时OLAP的消息队列
淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓，解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力，支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体，显著降低IO与计算资源消耗，提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地，覆盖搜索、推荐等核心业务，通过618大促验证，实现千万级流量、秒级延迟，资源消耗降低30%，State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构，拓展AI场景应用。
什么是实时数仓？实时数仓又有哪些应用场景？
实时数仓是一种能实现秒级数据更新和分析的系统，适用于电商、金融、物流等需要快速响应的场景。相比传统数仓，它具备更高的时效性和并发处理能力，能够帮助企业及时捕捉业务动态，提升决策效率。本文详细解析了其实现架构与核心特点，并结合实际案例说明其应用价值。
Apache Iceberg数据湖高级特性及性能调优
性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。
Flink Forward Asia 2025 主旨演讲精彩回顾
Flink Forward Asia 2025 在新加坡开幕，聚焦实时数据与 AI 融合。Apache Flink 推出新子项目 Flink Agents，支持系统触发的 AI Agent 应用，提升实时处理能力。Flink 2.0 实现存算分离，迈向云原生架构。Paimon 支持多模态数据存储，Fluss 成为面向 AI 的流表存储系统。大会展现 Flink 生态全面拥抱 AI 的未来方向。
热烈祝贺 Flink 2.0 存算分离入选 VLDB 2025
Apache Flink 2.0架构实现重大突破，论文《Disaggregated State Management in Apache Flink® 2.0》被VLDB 2025收录。该研究提出解耦式状态管理架构，通过异步执行框架与全新存储引擎ForSt，实现状态与计算分离，显著提升扩展性、容错能力与资源效率，推动Flink向云原生演进，开启流计算新时代。