做一个自动化工程平台实际上并不是把一些自动化脚本整理好，做个工具就可以了。运维生产安全日益被企业所重视的今天，不管是工具化、自动化还是智能化，运维的本质安全是最为关键的。
数据库开发技术
亚马逊云科技Redshift，有效降低了数据分析的门槛，为客户带来了更卓越的体验。尤其在发布了Streaming Ingestion 和 Redshift Serverless之后，可以做到更简单的实时应用分析、更加灵活的数仓架构设计。
数据分析
本文介绍了优化器-RBO 的规则转化，内容包括 RBO 介绍、Optgen 介绍、RBO 介绍，以及规则生成源代码介绍。
国内数据库
调试运行中的容器和 Pod 不像直接调试进程那么容易，本文介绍了通过临时容器共享命名空间的方式调试业务容器进程的方法。调试 pod 最简单的方法是在有问题的 pod 中执行命令，并尝试排除故障。这种方法很简单，但有许多缺点。正在运行的应用 pod 可能没有排除现有问题所需的所有工具。如果想执行一些需要额外权限的操作，需要重新启动应用 pod，以添加新的权限。在 docker 镜像中添加调试工具会引
Docker/K8
Go 这活不得劲，常被戏称，一个大型 Go 工程项目里 60% 的代码都是 if err != nil。 咱们错误处理怎么不借鉴一下 Rust，高低也整个问号的语法特性，就可以简化这三行了，不香吗？
Go语言
近日，拥有3.33亿月均活用户的B站又宕机了。像B站这样需要满足大量用户在同一时间进行访问并实现各种功能的大型平台，应该如何应对服务器崩溃？一起来看看虹科Redis企业版数据库多云战略分析吧！
数据库开发技术
一、背景随着 Spark 以及其社区的不断发展，Spark 本身技术也在不断成熟，Spark 在技术架构和性能上的优势越来越明显，目前大多数公司在大数据处理中都倾向使用 Spark。Spark 支持多种语言的开发，如 Scala、Java、Sql、Python 等。Spark SQL 使用标准的数据连接，与 Hive 兼容，易与其它语言 API 整合，表达清晰、简单易上手、学习成本低，是开发者开发
软件结构
在企业数字化转型建设的进程中没有甲方乙方，没有地位之分，大家的共同目标是一致的，均为数字化命运共同体，所以数字化转型之路需要双方精诚合作，互为生态，今天老杨就从一个甲方的视角来细数一下软件公司在企业数字化项目建设过程中的那些难点与无奈：
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