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Dataphin实时研发实践—电商场景下的实时数据大屏构建
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一，广泛应用在电商业务中，用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标，帮助业务人员随时了解业务的实时状态，快速发现问题和机会。同时，通过数据可视化和趋势分析，大屏也提供了决策支持和优化运营的功能，帮助业务人员做出及时的决策和调整策略，优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景，介绍如何构建经典实时数仓，实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转，基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践
在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。
数据湖面向AI场景的进化
对象存储OSS作为云上数据湖，被广泛应用在商业智能、数据决策、广告推荐等大数据分析的场景上。随着AI workload的不断增长，OSS数据湖也在随着workload的变化不断演进。
AIGC训练场景下的存储特征研究
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
DataphinV4.1大升级： 支持Lindorm开启高性价比数据治理，迎来“公共云半托管”云上自助新模式
Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台，旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.1版本升级中，Dataphin 引入了Lindorm等多项新功能，并开启公共云半托管模式，优化代码搜索，为用户提供更加高效、灵活、安全的数据管理和运营环境，提升用户体验，促进企业数据资产的建设和价值挖掘。
表格存储（Tablestore）支持 Serverless 低成本向量检索服务
在当今 GPT 技术盛行的时代，大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法，能够更精准地捕捉数据之间的语义关系，极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域，向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索，推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。阿里云表格存储（Tablestore）的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务，诞生于 2009 年阿里云成立时，主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
深入探索 RUM 与全链路追踪：优化数字体验的利器
本文主要介绍了基于 OpenTeletemetry 与 W3C 协议构建端到端全链路的解决方案，同时探讨了 RUM 与端到端链路集成的最佳实践，希望可以为大家在生产环境落地应用提供一些参考。
Android & iOS 使用 ARMS 用户体验监控（RUM）的最佳实践
本文主要介绍了 ARMS 用户体验监控的基本功能特性，并介绍了在几种常见场景下的最佳实践。
RocketMQ 之 IoT 消息解析：物联网需要的消息技术
RocketMQ 5.0 是为应对物联网（IoT）场景而发布的云原生消息中间件，旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。