通义灵码助力函数计算FC实现函数编写
现在社会软件开发的复杂性不断增加，服务器配置和运维管理更复杂、开发效率变低。函数计算FC采用无服务器计算模式，用户只需要关注业务逻辑的实现，无需关心底层的服务器配置和运维管理，从而大大降低了运维成本和复杂性，而且具有弹性伸缩、快速部署、按需使用按量付费的特点。通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，可以帮助开发者快速编写高质量的代码，为开发者提供了强大的编程辅助功能。两者的结合让开发者可以更高效地编写函数代码，简化部署流程，提高开发效率。
填写函数名称 运行环境选择这里以python3.10为例，也可以选择自己平时使用的编程语言，目前，通义灵码支持Java、Python、Go、C#、C/C++、JavaScript、TypeScript、PHP、Ruby、Rust、Scala、Kotlin等多种主流编程语言。 使用示例代码hello，world！示例 配置环境变量，完成函数创建。 加入环境变量，使用JSON格式...
云消息队列 Confluent 版
云消息队列 Confluent 版是阿里云与 Apache Kafka 项目创始团队所创立的 Confluent 公司合作，基于 Apache Kafka 核心能力提供的企业级全托管消息队列服务，旨在为企业提供集成消息流式处理与大数据系统的一站式解决方案。
支持多种主流编程语言进行软件开发，例如 Java、Python 和 Scala.企业级 Connectors，MQTT 代理，Schema Registry.丰富的内置生态系统.基于 Apache Kafka 核心能力构建，并保持对其的兼容性.全兼容 Apache Kafka.基于轻量级 SQL 的事件流数据库，极大简化流处理应用的构建.消息流数据库 ksqlDB.灵活、弹性的计算和存储资源....
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云产品
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
文档版本：20201224 51 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 实时流处理 步骤2 采用你熟悉的 IDE工具打开项目，比如这里采用了 IntelliJ Idea演示，详情见官网：https://www.jetbrains.com/idea 步骤3 代码讲解（可选），本案例采用 Flink典型的编程模型，source->transform->sink 文档版本：20201224 52 基于 Flink...
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