阿里云ODPS的个人收获思考
在接触阿里云ODPS过程中，我深入了解了MaxCompute和DataWorks等产品。MaxCompute强大的数据处理能力显著提升了我的工作效率，而DataWorks的一站式开发与治理平台简化了数据流程管理。通过实践，我不仅掌握了高效的SQL编写与数据挖掘技巧，还提升了团队协作意识与大数据思维，为未来挑战打下了坚实基础。
在数据浪潮中前行：我与ODPS的实践、思考与展望
在数据驱动决策的时代，企业如何高效处理海量数据成为数字化转型关键。本文结合作者实践，深入解析阿里云自研大数据平台 ODPS 的技术优势与应用场景，涵盖 MaxCompute、DataWorks、Hologres 等核心产品，分享从数据治理到实时分析的落地经验，并展望其在 AI 与向量数据时代的发展前景。
构建AI时代的大数据基础设施-MaxCompute多模态数据处理最佳实践
本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。
MCP、MaxFrame与大数据技术全景解析
本文介绍了 MCP 协议、MaxFrame 分布式计算框架以及大数据基础设施建设的相关内容。MCP（Model Context Protocol）是一种开源协议，旨在解决 AI 大模型与外部数据源及工具的集成问题，被比喻为大模型的“USB 接口”，通过统一交互方式降低开发复杂度。其核心架构包括 Client、Server、Tool 和 Schema 四个关键概念，并在百炼平台中得到实践应用。MaxFrame 是基于 Python 的高性能分布式计算引擎，支持多模态数据处理与 AI 集成，结合 MaxCompute 提供端到端的数据处理能力。
Dataphin功能Tips系列（51）-支持增全量一体实时集成
本文介绍了基于增全量一体实时集成的库存管理与分析解决方案。通过将业务中台的库存表同步至MaxCompute Delta表，实现离线与实时分析的统一支持。相比传统方案，该方法确保数据一致性，优化存储成本，降低维护复杂度，并大幅提升实时性，满足高效库存管理需求。