阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁（乐忱）分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长，指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年，高端企业级存储闪存占比约为25%，相较于欧美50%的比例，显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程，包括数据预处理、训练和推理的痛点，以及针对这些环节的存储解决方案，强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外，还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术，训练阶段的高性能存储架构，推理场景的加速器和AI Agent的应用，以及应对大数据业务的存储考量，如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
鸿蒙操作系统（HarmonyOS）上的日志服务（SLS）SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力，旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。
安全事件和事件管理（security information and event management，SIEM）通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析，来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据，与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。
本文介绍了ECS和OSS的操作流程，分为两大部分。第一部分详细讲解了ECS的登录、密码重置、安全组设置及OSSUTIL工具的安装与配置，通过实验创建并管理存储桶，上传下载文件，确保资源及时释放。第二部分则聚焦于OSSFS工具的应用，演示如何将对象存储挂载为磁盘，进行大文件加载与模型训练，强调环境搭建（如Conda环境）及依赖安装步骤，确保实验结束后正确清理AccessKey和相关资源。整个过程注重操作细节与安全性，帮助用户高效利用云资源完成实验任务。
本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期，从客户真实实践场景出发，分享一些Timeline小技巧（AI_TTS、主轨道、素材对齐），助力客户降低开发时间与成本。
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖，通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值，以及用户在使用中的最佳实践。
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示，SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能，自定义仪表盘；SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据，建设完整统一的大模型可观测方案，为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。
