阿里云Elasticsearch 智能化运维实践
背景
Elasticsearch作为一个开箱即用的搜索引擎，其丰富的功能和极低的使用门槛吸引着越来越多的公司和用户选择它作为搜索和数据分析的工具。用户在运维Elasticsearch集群时往往会遇到很多难题，具体来说有下面列举的几点：
使用方式往往比较粗糙，默认的设置并不适合每一个集群和业务，非精细化的设计将会极大的增加集群隐患；
集群出现问题，无法及时定位原因、寻找解决方案，低效的沟通或者解决问题的方式可能会使得问题变得愈发严重；
ES提供的监控指标繁杂，指标多，意义不明确，需要一定的专业知识才可以理解，缺乏全局视角；
此外，集群潜在的异常无法发现，更不能及时规避风险。
云上数据仓库选型指南
云数据仓库是构建在云上的新一代数据仓库解决方案，如何选择符合企业需求的云数据仓库，选择时应考虑哪些关键问题成为很多企业管理者关心的问题。本文参考TDWI以及Forrester的研究报告内容，对云数据仓库选型参考依据进行介绍，希望能对您在云数据仓库选型时有所帮助。
【双11背后的技术】内容+：打造不一样的双11
1. 站上风口的内容经济
内容永远是最优质的流量入口。如果不是，那说明你没做对。
今年是淘宝全面内容化、社区化的元年；今年的双11，也是一场具有丰富内容、精彩互动的购物狂欢。从必买清单、大咖直播，到KOL草地、人群市场，双11零点时分经历的淘宝网红经济爆发，都是今年独特而又亮丽的风景线。
数据处理不等式：Data Processing Inequality
我是在差分隐私下看到的，新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性，也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量。
那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢，这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大，比如很多的样本要分类，我们做特征提取后，SVM效果很好 ，但是如果用DNN之类的CNN、AuToEncoder，那么效果反而不如原来特征。
