Bluetooth 5.4 新特性：PAwR 与加密广播数据（EAD）
概述 Bluetooth 5.4 的 PAwR（带响应的周期广播）与加密广播数据（EAD），说明其在电子价签与电池管理等场景中的优势与限制。
数据
ClickHouse Kafka引擎与流式摄取实践
使用Kafka引擎与物化视图将Kafka流数据落地到MergeTree表，提供可验证的DDL与运行命令，支撑实时分析。
DataOps 数据版本化与回滚治理（2025）
DataOps 数据版本化与回滚治理（2025）一、版本与标记版本标记：为数据集/模型/指标建立语义版本。变更记录：记录来源与影响与审计轨迹。二、闸点与发布质量闸点：在采集/加工/发布环节设定校验。回滚预案：失败时快速回退至上一个稳定版本。三、目录与可视化数据目录：集中管理版本与血缘与责任人。看板：
dbt 数据变换与测试治理（2025）
dbt 数据变换与测试治理（2025）dbt 将 SQL 变换工程化管理，强调依赖、测试与文档自动化。一、项目与依赖结构：按模型层级组织（staging/mart）；依赖图可视化。版本：对模型变更进行版本化与审计。二、测试与质量测试：唯一性、非空与关系约束测试保障质量。审计：记录每次运行与产物版本，
Elasticsearch Ingest Pipeline与处理器治理
通过摄取管道与处理器在写入时规范化与增强文档，统一字段、时间与标签治理，降低查询成本。
Elasticsearch Ingest Pipeline与字段规范化实践
使用Ingest Pipeline在写入阶段进行字段解析与规范化，提供可验证的管道与索引示例，提升检索一致性与质量。
ETL编排选型：Airflow与Dagster对比
对比两大编排平台在 DAG 模型、类型与观测能力上的差异，指导批处理与数据管道的工程选型。
Great Expectations 数据质量校验与管道集成（2025）
Great Expectations 数据质量校验与管道集成（2025）一、期望与套件期望类型：唯一性/非空/范围/正则等。校验套件：按数据集组织，并版本化管理。二、管道与触发集成：在采集/变换/发布环节作为闸点触发。失败处理：阻断与告警与缺陷记录闭环。三、报告与审计报告：生成人读报告与存档；可视化
JSONP禁用与跨域数据防护最佳实践
通过禁用JSONP与callback参数、统一使用安全的CORS与JSON响应头，阻断跨域数据泄露与脚本注入风险。
Kafka Connect S3 Sink分区与格式实践
配置Kafka Connect S3 Sink将消息落地到S3并进行分区与格式化，提供可验证的Connector配置与验证命令，支撑数仓与分析。
