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AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
FlinkSQL 的行级权限解决方案及源码
FlinkSQL的行级权限解决方案及源码，支持面向用户级别的行级数据访问控制，即特定用户只能访问授权过的行，隐藏未授权的行数据。此方案是实时领域Flink的解决方案，类似离线数仓Hive中Ranger Row-level Filter方案。
基于云效 AppStack，5 分钟搞定一个 AI 应用的开发和部署
区别于传统的流水线工具，本实验将带你体验云效应用交付平台 AppStack，从应用视角，完成一个 AI 聊天应用的高效交付。
通过OOS定时升级Redis实例临时带宽
阿里云OOS提供了定时升级Redis实例临时带宽的功能，以应对数据驱动业务中的流量高峰。这个功能允许用户根据预测的业务负载，在特定日期和时间自动增加Redis实例的带宽，确保服务性能和稳定性。在高流量事件结束后，带宽会自动恢复到原设置，节省成本。 此功能适用于电商平台促销、大型游戏更新等场景，确保在流量高峰期间的系统稳定运行。
使用资源编排 ROS 轻松部署单点网站——以 WordPress 为例
WordPress 是流行的开源CMS，阿里云的ROS（Resource Orchestration Service）提供模板化部署服务，简化云上环境如VPC、ECS、MySQL的创建。用户可通过ROS控制台选择模板一键部署WordPress，配置包括实例区、类型、系统盘及密码等参数。ROS模板定义了资源、参数和输出，自动处理依赖关系，实现云资源和应用的自动化部署。通过ROS，用户可以高效管理和更新整个资源栈，实现快速、可靠的云服务部署。
