Serverless Devs 2.0 开箱测评：Serverless 开发最佳实践
当下，Serverless 概念很火，很多同学被 Serverless 的优势吸引过来，比如它的弹性伸缩，免运维，高可用，资费少。但真正使用起来去落地的时候发现问题很多，大型项目如何组织函数，性能优化怎么做，怎么做Serverless调试，数据库，共享会话怎么加等等。上周，Serverless Devs 2.0 正式版全新发布。Serverless Devs 2.0 在平台能力、应用模板以及开发者套件方面能力提升。本文以 Serverless Devs 的应用中心（web 版)为案例，来看开箱实践方案。
从 0 到 1 通过 Flink + Tablestore 进行大数据处理与分析
阿里云实时计算Flink版是一套基于 Apache Flink 构建的⼀站式实时大数据分析平台。在大数据场景下，实时计算 Flink 可提供端到端亚秒级实时数据流批处理能力。表格存储 Tablestore （又名 OTS）是阿里云自研的多模型结构化数据存储，可提供海量结构化数据的存储、查询分析服务。表格存储的双引擎架构支持千万TPS和毫秒级延迟的服务能力，可作为大数据计算的极佳上下游存储。
云原生大数据架构中实时计算维表和结果表的选型实践
前言传统的大数据技术起源于 Google 三架马车 GFS、MapReduce、Bigtable，以及其衍生的开源分布式文件系统 HDFS，分布式计算引擎 MapReduce，以及分布式数据库 HBase。最初的大数据技术与需求往往集中在超大规模数据存储、数据处理、在线查询等。在这个阶段，很多公司会选择自建机房部署 Hadoop 的方式，大数据技术与需求集中在离线计算与大规模存储上，常见的体现方式
表格存储 SQL 查询多元索引
多元索引是表格存储产品中一个重要的功能，多元索引使用倒排索引技术为表格存储提供了非主键列上的快速检索功能，另外也提供了统计聚合功能。表格存储近期开放了SQL查询功能，SQL引擎默认从原始表格中读取数据，非主键列上的查询需要扫描全表。
从 0 到 1 通过 Flink + Tablestore 进行大数据处理与分析
阿里云实时计算 Flink 版是一套基于 Apache Flink 构建的⼀站式实时大数据分析平台。在大数据场景下，实时计算 Flink 可提供端到端亚秒级实时数据流批处理能力。表格存储 Tablestore （又名 OTS）是阿里云自研的多模型结构化数据存储，可提供海量结构化数据的存储、查询分析服务。表格存储的双引擎架构支持千万TPS和毫秒级延迟的服务能力，可作为大数据计算的极佳上下游存储。
云上应用系统数据存储架构演进
前言回顾过去二十年的技术发展，整个应用形态和技术架构发生了很大的升级换代，而任何技术的发展都与几个重要的变量相关。一，应用形态的变迁，产生更多的场景和需求。整个应用形态从企业应用、互联网服务再到移动应用，历经了几个不同阶段的发展。从最早企业内应用系统，到通过移动互联网技术覆盖到每个人生活的方方面面，这个过程中产生了大量的场景和需求。而新的场景和需求，是推动产品和技术发展的主要因素。二，更复杂的场景