五分钟入门阿里云Terraform OSS Backend
生态工具Terraform的资源编排能力在持续提升企业上云效率，降低运维成本方面越来越专业和完善。对于一个企业和团队来讲，如何保证State的安全性和如何实现对同一份资源的协同管理也是必须要关心的问题。本文将详细介绍如何在阿里云上解耦对资源模板与State管理，消除团队协作的障碍。
blink cep基于用户的行为分析大杀器
#场景
今天我们做o2o有很多的线下场景需要基于用户的行为进行分析，比如 我们在商场入门口装了一个摄像头，可以通过摄像头识别商场进入的人脸，和出去时候的人脸，这样形成了2条数据。商场想统计下，每个用户在商场的逗留时间。这里面就出现了一种pattern的模式，就是当用户进门和出门这两个事件都发生的时候，激发某个动作（事件）。比如在这里是在用户出门的时候将用户进门时间和出门时间
Apache Paimon统一大数据湖存储底座
Apache Paimon，始于Flink Table Store，发展为独立的Apache顶级项目，专注流式数据湖存储。它提供统一存储底座，支持流、批、OLAP，优化了CDC入湖、流式链路构建和极速OLAP查询。Paimon社区快速增长，集成Flink、Spark等计算引擎，阿里巴巴在内部广泛应用，旨在打造统一湖存储，打通Serverless Flink、MaxCompute等，欢迎大家扫码参与体验阿里云上的 Flink+Paimon 的流批一体服务。
表格存储：为 AI 注入“记忆”，构建大规模、高性能、低成本的 Agent Memory 数据底座
本文探讨了AI Agent市场爆发增长背景下的存储需求，重点介绍了Tablestore在Agent Memory存储中的优势。2025年被视为AI Agent市场元年，关键事件推动技术发展。AI Agent的存储分为Memory（短期记忆）和Knowledge（长期知识）。Tablestore通过高性能、低成本持久化存储、灵活的Schemaless设计等特性满足Memory场景需求；在Knowledge场景中，其多元索引支持全文、向量检索等功能，优化成本与稳定性。实际案例包括通义App、某浏览器及阿里云多项服务，展示Tablestore的卓越表现。最后邀请加入钉钉群共同探讨AI技术。
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。
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。