随着业务和产品的发展、团队的不断扩大,很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档,但最终却流于纸面,难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢?对此,云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享,本文是他经验的文字总结。
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁(乐忱)分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长,指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年,高端企业级存储闪存占比约为25%,相较于欧美50%的比例,显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程,包括数据预处理、训练和推理的痛点,以及针对这些环节的存储解决方案,强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外,还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术,训练阶段的高性能存储架构,推理场景的加速器和AI Agent的应用,以及应对大数据业务的存储考量,如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系,通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台,保障数据生产稳定性与数据质量,减少ETL链路及计算时间,每年数仓整体费用从300多万降到180万。
在 Apache Dubbo 3.3.0 版本之后,官方推出了全新升级的 Triple X 协议,全面支持 HTTP/1、HTTP/2 和 HTTP/3 协议。本文将围绕 Triple 协议对 HTTP/3 的支持进行详细阐述,包括其设计目标、实际应用案例、性能测试结果以及源码架构分析等内容。
本文分享如何基于利用MCP协议,配置MCP Server,以调用大数据开发与治理平台DataWorks Open API搭建智能体Agent,实现通过自然语言完成数据集成与数据开发等任务。文章还介绍了MCP协议的基本知识,帮助大家了解背后实现原理。大家可以通过自行配置体验数据工作流智能自动化运行。
本文主要介绍基于 MaxCompute 的离线近实时一体化新架构如何来支持这些综合的业务场景,提供基于Delta Table的近实时增全量一体的数据存储和计算解决方案。
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。
本文围绕阿里云CSI(Container Storage Interface)镜像构建的实际案例,探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。