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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。
日志服务 SQL 引擎全新升级
SQL 作为 SLS 基础功能，每天承载了用户大量日志数据的分析请求，既有小数据量的快速查询（如告警、即席查询等）；也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务，除了要满足不同用户的各类需求，还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间，SLS SQL 团队做了大量的工作，对 SQL 引擎进行了全新升级，SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
云端问道18期实践教学-AI 浪潮下的数据安全管理实践
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
海外泼天流量｜浅谈全球化技术架构
本文对海外泼天流量现状做了快速整理，旨在抛砖引玉，促进国内企业在出海过程中，交流如何构建全球化技术架构的落地经验，相信会有越来越多资深人士分享更深层次的实践。
一篇关于DeepSeek模型先进性的阅读理解
本文以DeepSeek模型为核心，探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习（RL）实现Time Scaling Law的新范式，突破了传统大模型依赖算力和数据的限制，展现了集成式创新的优势。文章还提到开源的重要性以及数据作为制胜法宝的关键地位，同时警示了业务发展中安全滞后的问题。
大数据SQL数据倾斜与数据膨胀的优化与经验总结
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，但在业务使用过程中，大多含有性能瓶颈的SQL，主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化，尝试给出相对系统性的解决方案。
PolarDB-X Operator 基于两次心跳事务的指定时间点恢复方案介绍
本文将介绍，PolarDB-X Operator将在事务策略为XA事务或者TSO事务时，如何实现全局一致的任意时间点恢复，提出了基于两次心跳事务的恢复方案。