阿里云大数据&AI 2022案例合集

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 阿里云2022大数据&AI精选产品案例合集,了解产品最新及最佳实践,助力企业实现降本增效。

阿里云2022大数据&AI精选产品案例合集,了解产品最新及最佳实践,助力企业实现降本增效。

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1. 阿里CCO:基于Hologres的亿级明细BI探索分析实践

阿里CCO基于Hologres的亿级明细BI探索分析,月均50亿+数据量级下的聚合查询基本均能在秒级返回,支持到100+业务小二大促、日常的体验运营洞察分析,助力业务小二单次洞察分析提效10倍以上。

2. weidl x DeepRec:热门微博推荐框架性能提升实战

主要介绍热门微博推荐的整体架构与DeepRec对热门推荐框架性能上的提升,并详细剖析的weidl平台中使用的DeepRec的重要优化点。

3. vivo 推荐业务 x DeepRec:全链路优化实践

DeepRec提供大量的解决方案帮助vivo用户快速实施GPU推理,便于业务快速构建推荐服务及算法策略高效迭代。

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4. 汇量科技基于 EMR StarRocks 实时更新的最佳实践

汇量科技经过调研后选型采用 EMR StarRocks 方案搭建素材平台结构化数据的 OLAP 分析平台,以获取在实时分析场景的原生支持以及更高效的查询性能。

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5. EMR-StarRocks 与 Flink 在汇量实时写入场景的最佳实践

本文详细介绍 EMR-StarRocks 与 Flink 团队针对实时写入场景推出的CTAS和CDAS功能,令开发和运维的工作量大大降低。

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6. 乐元素基于Hologres的一站式高性能游戏运营分析平台最佳实践

乐元素数仓团队通过阿里云Hologres替换开源Hive+Presto架构,升级技术架构,支持运营分析更加高效、实时,显著提升运营效率,进一步辅助业务精细化运营。

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7. 诺亚财富X Hologres : 统一OLAP分析引擎,全面打造金融数字化分析平台

本文详细介绍诺亚从CDH迁移阿里云大数据平台的前因后果,以帮助更多的业务方便快捷的建设实时数仓。

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8. 【最佳实践】菜鸟裹裹万能查:小包裹数据的大革新

菜鸟裹裹使用Hologres构建万能查产品,更智能化、专业化、高效化的解决日常遇到的数据问题与需求,一劳永逸的解决业务汹涌的需求与各种口径、降本增效等问题。

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9. 最高增强至1440p,阿里云发布端侧实时超分工具,低成本实现高画质

一键端侧超分工具,可实现在设备和网络带宽不变的情况下,将移动端视频分辨率提升1倍,最高可增强至1440p,将大幅提升终端用户的观看体验。

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10. 【客户案例】阿里云大数据助力知衣科技打造AI服装行业核心竞争力

阿里云大数据助力知衣科技致力于将数据化趋势发现、爆款挖掘和供应链组织能力标准化输出,打造智能化服装设计的供应链平台。

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11. EasyNLP玩转文本摘要(新闻标题)生成

提供关于PEGASUS的技术解读,揭秘如何在EasyNLP框架中使⽤与PEGASUS相关的文本摘要(新闻标题)生成模型。

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12. 淘菜菜 (一):基于Flink和Hologres的实时数仓架构升级之路

本文将会介绍淘菜菜为什么要进行架构升级,以及架构升级后遇见的挑战和对应的解决方案,以帮助大家更简单高效的建设实时数仓。

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13. 超长序列,超快预测!深势科技联手阿里云,AI蛋白质预测再下一城

强强联合,突破 AI 蛋白质预测模型推理性能瓶颈,支持最高 6.6k 长氨基酸序列蛋白质的预测计算,达到目前已知最优推理效果。

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14. 阿里云Hologres助力好未来网校实时数仓降本增效

Hologres助力好未来网校实时数仓降本增效,于2022年1月开始实时数仓升级。此次升级主要是针对实时数仓的底层OLAP引擎的升级,使用阿里云Hologres替换Kudu,实现实时数仓降本增效,助力业务更加精细化增长。

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15. 地址标准化服务AI深度学习模型推理优化实践

针对地址标准化服务中的深度学习模型开展了推理性能优化工作。通过高性能算子、量化、编译优化等优化手段,在精度指标不降低的前提下,AI模型的模型端到端推理速度最高可获得了4.11倍的提升。

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16. 阿里巴巴云数据仓库 MaxCompute 数据安全最佳实践

MaxCompute作为企业级SaaS模式云数据仓库,正在为客户业务及其数据提供持续的安全保护。

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17. 【最佳实践】淘宝订阅基于Hologres共享集群实现极致精细化运营

Hologres共享集群搭建的淘宝订阅系统,帮助商家更好地降低运营的上手成本,让业务更加高效的专注于业务增长。

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18. 作业帮基于 DeltaLake 的数据湖建设最佳实践

基于 DeltaLake 的数据湖建设,作业帮在数据湖迁移过程中解决了ADS 表产出延迟越来越长、小时级表需求难以承接、数据探查慢、取数稳定性差等关键性问题。

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相关实践学习
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本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
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