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随着云计算的普及,越来越多的传统企业客户也在选择把IDC的业务系统搬到公共云上,实现更大的弹性、更强的灵活性、更高的性价比。但与泛互联网型企业的轻资产相比,传统企业的云下IT规模较大,有比较沉重历史包袱重,以及各种行业安全规范的约束,所以对于网络的规划设计、部署使用、运维管理都有自己的要求,仅仅具备云产品的初级使用能力已不能满足实际使用需求。企业级云上网络架构的重点是帮助企业用户更高效地搭建安全可靠的云上网络架构,本文主要针对企业客户在云上的南北向流量(访问internet/被internet用户访问)和东西向流量(企业内部VPC互访)的互访、安全、管理等多方面需求,利用CEN-TR(云企业网企业版)实现云上东西向+南北向流量安全和统一公网出口的最佳实践。
本次文根据峰会演讲内容整理:分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进,以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点,结合大模型的哲学三问(“是谁、从哪里来、到哪里去”),穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断,以及面向公共云LLM的建设模式思考,并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
阅读这个文章可能的收获:理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。
随着企业对云服务的广泛应用,数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护,可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟,分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏(3 种模式)处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式,从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践,企业可以有效降低数据泄漏风险,提升数据治理能力和系统安全性。
探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式:权限精细化管控有效减少了潜在安全风险;接入层脱敏技术阻止敏感数据落库,提升了隐私保护;StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围,降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测,快速识别并阻断异常拖库行为,为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
通义灵码新上的外挂 Project Rules 获得了开发者的一致好评:最小成本适配我的开发风格、相当把团队经验沉淀下来,是个很好功能……
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。