MySQL UDF提权
通过这些内容的详细介绍和实际案例分析，希望能帮助您深入理解MySQL UDF提权的机制、实现步骤及防范措施，提高系统的安全性和防护能力。
化整为零：湖仓数据平台一站式迁移
本文介绍了湖仓平台迁移的概况、痛点及解决方案。首先概述了数据湖和数据仓库迁移的现状与背景，强调其重要性及挑战。接着分析了迁移过程中的主要痛点，如数据量大、业务变更频繁等。最后提出了一种化整为零的新范式，通过精细化设计和自动化工具提升迁移效率，并展示了一站式湖仓迁移中心的关键阶段和产品大图，旨在加速迁移过程并减少人工成本。
CMH云迁移中心:企业一站式上云工具实践
本文介绍了云迁移的趋势与挑战，以及阿里云推出的云迁移中心（CMH）工具。随着企业上云进程的推进，越来越多的企业积极拥抱云原生技术，但复杂业务处理、成本控制、技术架构升级和快速迁移等问题成为主要挑战。CMH通过评估、准备、迁移和割接四个阶段，提供自动化和智能化的解决方案，帮助企业简化上云流程，提升效率。案例显示，CMH成功助力某跨国企业平稳迁移，未来将继续优化用户体验并探索智能化迁移方案。
从建模到运维：联犀如何完美融入时序数据库 TDengine 实现物联网数据流畅管理
本篇文章是“2024，我想和 TDengine 谈谈”征文活动的三等奖作品。文章从一个具体的业务场景出发，分析了企业在面对海量时序数据时的挑战，并提出了利用 TDengine 高效处理和存储数据的方法，帮助企业解决在数据采集、存储、分析等方面的痛点。通过这篇文章，作者不仅展示了自己对数据处理技术的理解，还进一步阐释了时序数据库在行业中的潜力与应用价值，为读者提供了很多实际的操作思路和技术选型的参考。
企业云资源端到端安全合规：最佳实践与工具应用
本次课程围绕企业合规的重要性、云上合规框架、阿里云提供的工具及新能力展开。首先，讲解了企业面临的合规挑战，如配置错误导致的数据泄露风险。其次，介绍了合规框架的来源和主动合规的重要性。接着，详细说明了如何通过资源中心、操作审计、管控策略和配置审计等工具实现云资源端到端的合规管理。最后，发布了阿里云在合规方面的最新能力，帮助企业更好地应对合规需求。
DataWorks年度发布：智能化湖仓一体数据开发与治理平台的演进
阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务，积累了丰富的实践经验，并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE，支持湖仓一体化开发，新增Flink计算引擎和全面适配locs，优化工作流程系统和数据目录管理。同时，阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook，提升开发者体验和效率。此外，DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能，显著提升了数据开发与分析的效率，已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。
Hologres+Paimon构建一体化实时湖仓
Hologres 3.0全新升级，面向未来的一体化实时湖仓。它支持多种Table Format，提供湖仓存储、多模式计算、分析服务和Data+AI一体的能力。Hologres与Paimon结合，实现统一元数据管理、极速查询性能、增量消费及ETL功能。Dynamic Table支持流式、增量和全量三种刷新模式，满足不同业务需求，实现一份数据、一份SQL、一份计算的多模式刷新。该架构适用于高时效性要求的场景，也可用于成本敏感的数据共享场景。
MaxCompute近实时数仓能力升级
本文介绍了阿里云自研的离线实时一体化数仓，重点涵盖MaxCompute和Hologres两大产品。首先阐述了两者在ETL处理、AP分析及Serverless场景中的核心定位与互补关系。接着详细描述了MaxCompute在近实时能力上的升级，包括Delta Table形态、增量计算与查询支持、MCQ 2.0的优化等关键技术，并展示了其性能提升的效果。最后展望了未来在秒级数据导入、多引擎融合及更高效资源利用方面的改进方向。
Paimon助力数据湖仓架构实时化升级
本次分享由阿里云高级技术专家李劲松介绍Paimon助力数据湖仓架构实时化升级。内容涵盖四个部分：1) 数据架构的存储演进，介绍Data LakeHouse结合的优势；2) Paimon实时数据湖，强调其批流一体和高效处理能力；3) 数据湖的实时流式处理，展示Paimon在时效性提升上的应用；4) 数据湖非结构化处理，介绍Paimon对非结构化数据的支持及AI集成。Paimon通过优化存储格式和引入LSM技术，实现了更高效的实时数据处理和查询性能，广泛应用于阿里巴巴内部及各大公司，未来将进一步支持AI相关功能。
湖仓融合：MaxComputee与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案
本次主题探讨湖仓融合：MaxCompute与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案。首先从数据湖和数据仓库的历史及业界解决方案出发，分析湖仓融合的两种思路；接着针对国内问题，介绍阿里云如何通过MaxCompute和Hologres解决湖仓融合中的挑战，特别是在非结构化数据处理方面的能力。最后，重点讲解Object Table为湖仓增添了SQL生态的非结构化数据处理能力，提升数据处理效率和安全性，使用户能够在云端灵活处理各类数据。