百度运维大数据存储平台设计与实践

虽然您分享的链接指向的是阿里云的域名(yq.aliyun.com)，但实际上该页面不存在或者已经移除，因此我无法直接获取到百度智能运维数据平台负责人李玉明在2017CNUTCon全球容器技术大会上分享的具体内容。不过，基于您的描述和智能运维、大数据存储这些关键词，我可以提供一些与之相关的阿里云产品和服务的信息，帮助您了解在这些领域中阿里云是如何支持企业进行智能运维和大规模数据管理的。

1. 阿里云时序数据库（Time Series Database, TSDB）：针对大规模时序数据存储需求，阿里云TSDB提供了高性能、低成本、高可用的时序数据存储解决方案。它特别适合物联网（IoT）、监控系统、工业互联网等场景下产生的大量时间序列数据的存储和查询。

2. 大数据处理与分析平台：阿里云MaxCompute（原名ODPS）是一个全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，适用于大规模数据的存储和计算。结合DataWorks（原Data IDE），可以实现数据集成、开发、调度、运维等全链路数据管理和分析工作，支撑企业的智能运维数据分析需求。

3. 日志服务SLS：对于海量运维事件数据存储，阿里云日志服务提供了一站式的数据采集、加工、查询分析、可视化和告警功能。它能够实时处理和分析各类日志数据，帮助企业快速定位问题，优化运维效率。

4. 知识图谱服务：虽然阿里云没有直接命名“运维知识库”的服务，但通过其开放搜索、图数据库服务（Graph Database）等产品，企业可以构建自己的知识图谱或高效检索系统，用于存储和查询运维相关的知识、经验文档等，辅助智能运维决策。

5. 容器服务ACK：考虑到分享是在容器技术大会上，阿里云容器服务ACK（Kubernetes托管服务）为应用的部署、管理和运维提供了强大的支持。它能够简化微服务架构下的应用生命周期管理，与DevOps流程紧密结合，提升运维智能化水平。

综上所述，尽管无法直接访问到您提到的分享内容，但阿里云提供的上述产品和服务，在智能运维、大数据存储与处理、容器化应用管理等方面，为企业提供了全面的技术支持和解决方案。