如何将DynamoDB的数据增量迁移到表格存储
AWS 的 Amazon DynamoDB 和阿里云的表格存储 TableStore 都是完全托管的NoSQL数据库服务，提供快速的、可预期的性能，并且可以实现无缝扩展。本篇文章介绍了如何使用 Lambda 将 DynamoDB 的数据增量迁移到表格存储中。
MongoDB 4.2 新特性解读
MongoDB World 2019 上发布新版本 MongoDB 4.2 Beta，包含分布式事务、全文检索、Wildcard 索引等多项数据库新特性，本文尝试从技术角度解读。
关于MongoDB Sharding，你应该知道的
MongoDB Sharded Cluster 原理
如果你还不了解 MongoDB Sharded cluster，可以先看文档认识一下
中文简介：MongoDB Sharded cluster架构原理
英文汇总：https://docs.mongodb.com/manual/shard
饿了么监控系统 EMonitor 与美团点评 CAT 的对比
背景介绍
饿了么监控系统EMonitor：是一款服务于饿了么所有技术部门的一站式监控系统，覆盖了系统监控、容器监控、网络监控、中间件监控、业务监控、接入层监控以及前端监控的数据存储与查询。每日处理总数据量近PB，每日写入指标数据量百T，每日指标查询量几千万，配置图表个数上万，看板个数上千。
现代IM系统中的消息系统架构 - 实现篇
序
消息类场景是表格存储（Tablestore）主推的方向之一，因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了方便用户基于Tablestore为消息类场景建模，Tablestore封装Timeline模型，旨在让用户更快捷的实现消息类场景需求。
详解阿里云数据中台，一篇文章全面了解大数据“网红”
一直想写一篇关于数据中台正面文章，现在有闲时做些总结，想充分诠释一下DT内部人如何看待数据中台。 数据中台的概念是最早由阿里巴巴首次提出，是为了应对内部众多业务部门千变万化的数据需求和高速时效性的要求而成长起来的，它既要满足业务部门日常性的多个业务前台的数据需求，又要满足像双十一，六一八这样的业务高峰、应对大规模数据的线性可扩展问题、应对复杂活动场景业务系统的解耦问题，而在技术、组织架构等方面采取的一些变革。