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Java 22 新增利器： 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。
SLS 大模型可观测&安全推理审计标准解决方案
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。
Data+AI双轮驱动，阿里云存储服务全面升级
近日，2024云栖大会现场，阿里云宣布对其存储服务进行全面升级，围绕 Storage for AI 与 AI in Storage 两大领域，提出“4 Any + 3 AI ”的升级方向，揭示存储基础设施与AI的双向赋能路径。阿里云存储产品将支持更多AI业务高效创新， 同时 AI 技术也将助力基础设施迭代，支持企业更好地管理数据资产。
用软硬协同设计下的飞天盘古降低存储系统开销
历经 15 载，如今的飞天盘古系统已迭代至第三代，数千万行代码和 1,000 余项专利，从大规模、到高性能、到高效能的分布式存储系统的演进，更高效地让数据中心成为一台计算机。
几百T的视频、图片数据进行更有效地存储和管理
采用传统硬盘搭建存储方案，看起来成本低廉，但是再加上各种附加因素后却大幅攀升，而云存储厂商通常提供基于订阅的定价模型、一些免费服务和一定的折扣。现在，我们就来了解一下如何更省钱地使用云存储。
面向AI场景的数据处理和数据检索
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。