如何做好SQL质量监控
Cloud Native
在 SLS 中，用户可以通过 SQL 对日志数据（结构化、半结构化、无结构化）进行查询和分析。随着用户对 SQL 使用程度的不断加深，越来越多的用户希望了解自己使用 SQL 分析时的服务反馈（如请求量、成功率、数据量等等），以便对数据和分析行为进行精细管理或优化治理。
“现在我这个 Project 的 SQL 并发是多少？”
“奇怪，我 SQL 请求并不多，为什么会有这么多 SQL 请求，是哪个业务线（Logstore）用的？”
“我想了解我在 SLS 中使用 SQL 分析的整体情况，请问有什么监控数据或日志可以查看？
这些都是来自 SLS 真实用户的声音，可以看出用
大数据平台架构：MaxCompute+DataWorks
本文详解基于MaxCompute与DataWorks的大数据平台架构，涵盖数据湖、仓库与应用三位一体的体系，深入解析数据集成、开发、调度、质量管控与服务全链路能力，并结合用户行为分析实战案例，展现高效、稳定的数据平台构建方法，助力企业释放数据价值，推动数字化转型。（238字）
Linux 为何能稳居服务器领域主流操作系统宝座
自1991年诞生以来，Linux凭借开源、稳定、高效和完善的生态，成为服务器、云计算、嵌入式等领域的主导操作系统。其低成本、高安全性与极致资源利用，支撑着阿里云、特斯拉、谷歌等全球科技巨头，未来仍将是数字世界的基石。
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，助力用户全面掌握SQL使用情况，识别异常、优化性能、提升治理效率。
XXLJOB：超长定时任务慢节点优化实践
针对ODPS大宽表任务耗时过长问题，通过定位慢节点发现数据倾斜与资源不足。采取提升实例数、空值加盐打散等快速止血措施，并优化代码结构：视图落表缓解计算堆积，前置裁剪+MapJoin/DistMapJoin减少Shuffle开销，节点拆分降低回刷成本。最终产出时间从13:00提前至8:30，效率提升超4小时，实现早产出、快回刷、省资源三大目标。
阿里生产故障专题04
本文针对XXLJOB中超长定时任务的慢节点问题，通过资源优化、数据倾斜处理、视图落表、节点拆分及分布式MapJoin等手段，实现任务运行效率大幅提升，产出时间提前4小时以上，并有效降低回刷成本与计算堆积，提升系统稳定性与可维护性。
阿里生产故障专题05
本文分享XXLJOB超长定时任务慢节点优化实践，针对计算堆积、数据倾斜与回刷成本高等问题，通过视图落表、节点拆分、前置裁剪、MapJoin与DistMapJoin等技术手段，显著提升任务效率，产出时间提前4小时以上，降低资源消耗，提升运维效率。
Linux 为何能稳居服务器领域主流操作系统宝座
自1991年诞生以来，Linux凭借开源、稳定、高效和完善的生态，成为服务器、云计算、嵌入式等领域的主导操作系统。其免费可定制的特性降低企业成本，高安全性与稳定性支撑金融、云服务等关键业务，资源占用低助力云计算与边缘计算高效运行，广泛兼容主流软硬件，构建起强大的产业生态，持续赋能全球数字经济发展。
XXLJOB：超长定时任务慢节点优化实践
本文针对ODPS大宽表任务运行缓慢问题，通过定位耗时卡点，发现数据倾斜与资源不足是主因。采用加盐打散、提升实例数实现快速止血，并深入优化：视图落表拆分节点缓解计算堆积，前置裁剪结合mapjoin/distmapjoin解决倾斜与大表关联，最终将产出时间从13:00提前至8:30，节省超4小时，显著降低回刷成本，提升稳定性与可维护性。
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，助力用户全面掌握SQL使用情况，提升日志分析效率与治理能力。
