资源编排服务（Resource Orchestration Service， 简称ROS）是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板，在模板中定义所需的云计算资源（例如ECS实例、RDS数据库实例）、资源间的依赖关系等。
本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新，围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。
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多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
在特定场景下编写模板的流程比较固定，本篇文章以《部署单点 WordPress 博客平台》为例，讲述如何完成一个部署成功率高、适配场景广的模板。大多数在 ECS 上部署应用的模板都可以参考此教程来编写。
阿里云ROS CDK是资源编排服务的命令行工具，它允许开发者用编程语言（如TypeScript、JavaScript等）定义云资源，简化了JSON或YAML模板的使用。ROS CDK的Asset模块用于将本地文件上传到OSS（对象存储服务），实现了本地资源到云端的自动化迁移。在实践中，通过初始化工程、配置凭证、使用Asset模块创建资源描述，然后通过CDK部署到OSS，实现静态网站的云上托管。此外，ROS CDK支持版本控制、多团队协作和自动化部署，提高了基础设施管理的效率和一致性。
本文主要就Dubbo应用如何接入服务网格、获得各项云原生能力进行了探讨，并提出了最佳实践以及过渡两种实践场景。我们首先推荐您使用Dubbo社区提供的最佳实践场景来接入服务网格，在必要时可以通过过渡方案来向最佳实践方案逐步实现过渡。
当代AI来势汹汹，本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
