大规模订单系统解读-架构篇
从最早的互联网高速发展、到移动互联网的爆发式增长，再到今天的产业互联网、物联网的快速崛起，各种各样新应用、新系统产生了众多订单类型的需求，比如购物订单、交流流水，外卖订单、支付账单、设备信息等。数据范围不仅越来越广，而且数据量越来越大，原有的经典架构方案已经很难满足当前新的业务场景。在新的需求下，对存储规模、开发效率、查询功能、未来扩展性等众多方面提出了更高的要求，要设计一款可靠稳定且扩展性好
Tablestore OpenMemory MCP : 跨会话、跨模型的智能记忆解决方案
本文介绍了Mem0的原理与应用场景，并基于Mem0构建了Tablestore OpenMemory MCP服务，实现个性化旅行规划助理。Mem0是一种为大型语言模型设计的智能记忆层，通过向量数据库持续学习用户交互信息，实现跨会话的个性化记忆管理。该服务提供多种MCP工具，便于集成到各类AI应用中。最后演示了个性化旅行规划应用，并介绍了服务的运行与配置方式。
基于 Tablestore 的 Agent Memory 框架
本文介绍了AI Agent对存储能力的挑战，尤其是Memory和Knowledge两类核心需求。为应对这些挑战，基于阿里云Tablestore提出了一种轻量化的Agent Memory框架设计，支持实时记忆存储与语义检索等场景。该框架已在多个实际业务中落地，如通义App、某头部浏览器的AI搜索及1688商品AI搜索等，验证了其高性能、高扩展性和低成本优势。未来将继续增强多模态与用户行为分析能力，并与主流AI框架共建生态。
如何高效存储海量GPS数据
GPS数据使用越来越广，但如何高性能存储海量GPS数据仍然具有挑战，本文会介绍一种非常适合存储GPS数据的存储系统：阿里云NoSQL数据库TableStore，同时会介绍多个不同场景的技术方案。
OTS（Table Store）
OTS（Table Store）是阿里云提供的分布式NoSQL数据库服务，支持海量结构化数据的存储、查询和分析。OTS具有高可用、高性能、高扩展性和低成本等特点，适用于各种场景下的数据存储和处理，例如电商、物流、游戏等。
