小熊油耗在进行架构升级时，进行了广泛的市场调研，深入分析了国内多家云服务商。经过对比多种 IaaS 层云主机方案及 Serverless 产品的部署策略，他们最终选择了阿里云Serverless 应用引擎 SAE。小熊油耗认为，阿里云能给他们提供更强的安全感，安全感来自于阿里云是一个更大的平台：历史最悠久，用户最多、产品最丰富、配套工具众多、技术支持体系成熟，阿里云 SAE，不仅在稳定性上表现卓越，在细粒度的成本控制和极致的弹性能力上表现也非常出色，而且免运维，完美契合了小熊油耗作为一家细分领域小而美的公司的需求。
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作，通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库，开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务，加速技术落地和应用创新。
Serverless 安全防护能力除了支持目前既定的等保合规（漏洞扫描、入侵检测、基线检测等）、安全隔离的能力外还支持 WAF 防火墙、支持通信加密、操作审计、权限管控等能力，也正是有了这些能力的加持，SAE 才能很好的服务了金融、政企、医疗等行业的客户；Serverless（SAE）未来还计划规划更多安全能力为企业保驾护航，包括：代码安全扫描、加密、堡垒机、最小权限、身份与访问管理、以及更多的攻击防护等能力的建设。
从花果山的灵石出世，到取经路上的九九八十一难，再到大闹天宫的惊心动魄……这些耳熟能详的西游场景，如今都能通过 Flux 模型，以超乎想象的细节和真实感呈现在你眼前。本次实验在函数计算中内置的 flux.1-dev-fp8 大模型，搭配 Lora 模型，无需复杂的配置，一键部署，你就能成为这场视觉盛宴的创造者。
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。
在当今 GPT 技术盛行的时代，大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法，能够更精准地捕捉数据之间的语义关系，极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域，向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索，推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。阿里云表格存储（Tablestore）的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务，诞生于 2009 年阿里云成立时，主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
从海量的日志数据中，按照各种灵活的条件进行即时查询搜索，是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式，支持 Unix 风格级联管道式语法，以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化，使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据，并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。
复杂的运行环境、巨大的部署量和高速发展业务迭代对 Agent 的软件工程质量带来了巨大挑战。基于阿里云可观测团队多年的开发和运维经验，本文将分享如何构建和执行可靠性工程策略。