一、产品功能发布
【实时数仓 Hologres 】新版本/新规格 - 共享集群（MaxCompute BI加速版）升级为共享集群（湖仓加速版）
共享集群（MaxCompute BI加速版）升级为共享集群（湖仓加速版），2023年3月8日至2024年3月1日，所有查询5折优惠。
【实时数仓 Hologres 】新功能 - 支持冷热数据分层存储功能
Hologres从V1.3.37版本开始支持冷热数据分层存储，帮助客户科学管理数据分层。
【开源大数据平台 E-MapReduce 】新功能 - EMR新平台在马来西亚（吉隆坡）上线
EMR新平台在马来西亚（吉隆坡）正式上线。
【开源大数据平台 E-MapReduce 】新功能 - 弹性伸缩规则新增配置参数
用户可以配置该参数控制台按负载弹性伸缩规则生效时间，适用于同时使用按时间和按负载两种规则的弹性伸缩场景。
【开源大数据平台 E-MapReduce 】新功能 - 新增应用配置导出功能
支持将当前集群应用配置通过xml 或 JSON 格式进行导出。
【开源大数据平台 E-MapReduce 】新功能 - 事件中心新增系统事件
用户可以在开启抢占式实例补偿功能时，使用该事件跟踪抢占式实例补偿过程。
【开源大数据平台 E-MapReduce 】新功能 - 支持默认创建存算分离集群
创建集群时，可以选择Hive存储模式和Hive数据仓库路径。
【数据湖构建】新地域/可用区 - 印度尼西亚（雅加达）正式发布上线
数据湖构建（DLF）在印度尼西亚（雅加达）正式发布上线。
数据湖构建（DLF）生命周期支持OSS-HDFS。
【机器学习 PAI 】新功能 - AI资产管理-模型管理功能升级
增加模型版本准入机制支持MLOps能力 2. Designer中训练得到的模型支持快速注册至模型管理。
二、产品快讯
【阿里云x Elastic中国用户峰会2023】阿里云Elasticsearch宣布全面 Serverless化
在刚结束的2023年阿里云 X Elastic中国用户峰会上，阿里云Elasticsearch宣布全面Serverless化，IaaS 层资源利用效率大幅提升。依靠6年来持续的产品体验创新，和云原生底座技术升级，向用户提供更简单、更稳定、更弹性的搜索云服务。
2022年3月SREWorks项目正式开源，到目前为止已经整整一周年了。自开源以来，始终立足云原生运维场景，秉承“数据化、智能化”的运维思想，采用“小步快跑”的快速迭代方式，使得整个SREWorks项目也取得了长足的进步。通过SREWorks数智运维平台，让更多从业者利用“大数据和人工智能”的能力做好运维，进入到“数据化、智能化”时代。
近日，阿里云机器学习平台PAI和上海交通大学冷静文老师团队合作的论文《图神经网络统一图算子抽象uGrapher》被ASPLOS 2023录取。论文通过抽象统一的的高性能图算子接口来自适应探索它们在不同图数据集上的最佳并行执行策略， 这是首个在图神经网络上利用自适应的并行策略，在不同图数据和不同图算子中探索高性能计算优化的研究工作。
三、产品学习指南
【客户案例】喜马拉雅基于PAI-DeepRec 构建 AI平台实践
随着喜马拉雅公司算法能力的迅速提升以及搜广推业务的不断增长，平台推荐技术栈快速从机器学习过渡到深度学习，并对样本量级、特征维度、模型复杂度有着不断增长的需求。为了应对快速增长的需求，喜马拉雅采用了阿里提供的开源PAI-DeepRec，构建了喜马拉雅AI云，一套从数据、特征、模型到服务的全流程一站式算法工具平台。
【客户案例】喜马拉雅基于PAI-HybridBackend的深度学习模型训练优化实践
推荐场景是喜马拉雅app的重要应用之一，推荐服务的一个核心诉求是能快速捕捉和反映用户不断变化的兴趣和当前热点，这就要求模型能在短时间内，以可控的成本完成对海量用户数据的训练。喜马拉雅AI云借助阿里云机器学习平台PAI的开源框架HybridBackend，实现了其推荐模型在 GPU 上的高效训练。在加速训练的同时， HybridBackend 框架高度易用，帮助其算法团队提升了开发效率。
【产品运维】Hologres技术揭秘: JSON半结构化数据的极致分析性能
本文介绍了Hologres JSONB半结构化数据的技术原理，实现JSON半结构数据的极致分析性能。并以淘宝搜索推荐A/B实验场景成功案例，总结出Hologres的列式JSON方案，真正做到了在保持JSON易用性和灵活性的同时，兼顾了极致的OLAP查询性能，让用户能够在Hologres上充分挖掘半结构化数据，甚至让Hologres这个一站式实时数仓承担部分数据湖的能力。
本文以Hadoop社区中的S3A Connector的实现为切入，分析了数据湖写入路径的安全性。总结出数据湖存储的安全写入，必须要能考虑到内存、磁盘、网络的不可靠性。同时，也要结合存储介质本身的特性，选择合适的校验算法。熟悉数据写入完整链路，全面地考虑各种可能遇到的问题，并提供完善的测试方案验证可行性，才算有始有终。
