准实时异常检测系统
本文为您介绍利用实时计算设计准实时（延迟在100ms以内）异常检测系统。
背景介绍
比如一家银行要做一个实时的交易检测，判断每笔交易是否是正常交易：如果用户的用户名和密码被盗取，系统能够在盗取者发起交易的瞬间检测到风险来决定是否冻结这笔交易。
车联网上云最佳实践（二）
我们对传统IDC应用架构进行分析之后，我们发现之前的系统架构存在一些不合理的地方导致了很多的痛点，为了解决这些痛点我们最终考虑上云。开始思考怎样利用云上产品来解决目前遇到的痛点。例如
对比MySQL，一文看透HBase的能力及使用场景
MySQL + HBase 是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
本文内容适合初次理解HBase的读者，包括技术、功能及场景，也欢迎老司机们补充和温故。
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菜鸟双11在「仓储配送数据实时化」的台前幕后
2017年双11，虽然仓配系统做了非常多业务端的优化，使得峰值不会达到如交易系统那般恐怖的程度，但仓配业务链路长、节点多、分析维度复杂的业务特点，也使我们在开发仓配实时数据的过程中，面临了不少挑战。而正好基于双11的业务背景，我们也开始着手建立起带有"仓配特色"的实时数据版图。
HBase实战 | 58HBase平台实践和应用-平台建设篇
HBase是一个基于Hadoop的分布式、面向列的Key-Value存储系统，可以对需要实时读写、随机访问大规模数据集的场景提供高可靠、高性能的服务，在大数据相关领域应用广泛。HBase可以对数据进行透明的切分，使得存储和计算本身具有良好的水平扩展性。
Flink状态管理和容错机制介绍
作者: 施晓罡 （花名：星罡）
导读:本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议，分享来自于施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发
本文主要内容如下：
- 有状态的流数据处理；
- Flink中的状态接口；
- 状态管理和容错机制实现；
- 阿里相关工作介绍；
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客户之声为你探究PB级云数据库HBase
阿里云在近期推出了云HBase产品，客户使用情况如何？此款产品的内核在集团内部已经使用了6年之久，那么跟社区版本的HBase有怎样的区别，我们又做了怎样的产品化；本专题将会为你详细介绍。
