大数据之路：阿里巴巴大数据实践——元数据与计算管理
本内容系统讲解了大数据体系中的元数据管理与计算优化。元数据部分涵盖技术、业务与管理元数据的分类及平台工具，并介绍血缘捕获、智能推荐与冷热分级等技术创新。元数据应用于数据标签、门户管理与建模分析。计算管理方面，深入探讨资源调度失衡、数据倾斜、小文件及长尾任务等问题，提出HBO与CBO优化策略及任务治理方案，全面提升资源利用率与任务执行效率。
分布式×多模态：当ODPS为AI装上“时空穿梭”引擎
本文深入探讨了多模态数据处理的技术挑战与解决方案，重点介绍了基于阿里云ODPS的多模态数据处理平台架构与实战经验。通过Object Table与MaxFrame的结合，实现了高效的非结构化数据管理与分布式计算，显著提升了AI模型训练效率，并在工业质检、多媒体理解等场景中展现出卓越性能。
ODPS 在 AI 时代的引领潜力与突破方向分析
阿里云 ODPS 凭借超大规模数据处理、多模态架构与 Data+AI 融合优势，正引领 AI 时代数据革命。其弹性算力支撑大模型训练，多模态处理提升数据利用率，AI 工程化能力完善。但实时性、边缘计算与跨云协同仍存短板。未来将重点突破智能数据编织、异构计算调度、隐私增强平台与边缘云端协同，加速行业落地。结合绿色计算与开放生态，ODPS 有望成为 AI 驱动的数据基础设施核心。
我与阿里云ODPS的故事：从挑战到掌控
本文讲述了作者在使用阿里云ODPS过程中的亲身经历，从最初面对大数据处理的困境，到通过ODPS及其核心组件MaxCompute、DataWorks实现数据处理与开发效率的大幅提升。不仅展现了技术带来的变革，也体现了个人从挑战到掌控的成长历程。
我与ODPS的故事：从电子厂开发到数据智能的实践之旅
作为一名电子厂开发人员，我通过引入阿里云ODPS（现MaxCompute），构建了集MES、VMS、IoT于一体的智能数据分析平台。该平台实现了海量数据的整合、分析与可视化，提升了生产效率与良率，助力工厂实现数字化转型。