日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求，打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用，一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品，另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外，还可通过报表分析和告警配置，主动发现潜在的安全威胁，增强云上资产安全。
本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践，主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
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。
得益于阿里云函数计算的产品能力，魔搭 SwingDeploy 后的模型推理 API 服务默认具备极致弹性伸缩（缩零能力）、GPU 虚拟化（最小 1GB 显存粒度）、异步调用能力、按用付费、闲置计费等能力，这些能力帮助算法工程师大大加快了魔搭开源模型投入生产的生命周期。
在数字化时代，线上购物已成为消费者生活中不可或缺的消费方式，而消费者的购物习惯和需求逐渐呈现多样化的趋势，为了帮助商家全天候、自动化地满足顾客的购物需求，本方案将详细介绍如何基于商品内容构建一个智能商品导购助手。
vLLM 是一种便捷的大型语言模型（LLM）推理服务，旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM，用户可以轻松发起推理请求，享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战，如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等，阿里云函数计算（FC）提供了 GPU 预留实例闲置计费功能，优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外，FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式，帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说，vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项，满足不同业务需求。
阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力，核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理（OOS）一键部署OpenWebUI+Ollama方案，轻松将QwQ-32B模型部署到ECS，或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码，全部在控制台完成，适合新手操作。
