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面向AI场景的数据处理和数据检索
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。
iLogtail 开源两周年：UC 工程师分享日志查询服务建设实践案例
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享，讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势，包括它在性能上超越 Filebeat 的能力，并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
云端问道第4期实践教学——多媒体数据存储与分发方案部署演示
该文档详细介绍了阿里云一键部署和手动部署多媒体数据存储与分发方案的步骤。一键部署通过资源编排服务（ROS）实现自动化，涵盖注册账号、开通服务、创建OSS Bucket、配置CDN加速及绑定IMM等功能，简化了复杂操作。手动部署则更细致地展示了每个配置环节，包括网络规划、资源创建、域名绑定、CDN配置、证书加密及最终的验证与清理，确保用户对整个流程有清晰理解。两种方式均以OSS为核心，支持数据上传、转码处理和加速分发，保障高效稳定的用户体验。
打造一个高可用多租户的企业级Maven私有仓库服务
本文讨论了构建高可用多租户企业级Maven私有仓库服务的必要性，指出传统Nexus和Artifactory开源版缺乏高可用性，商业版虽支持但成本高、扩展性有限。理想的解决方案应包含无状态节点、使用云存储（如阿里云OSS）和集群化的数据库与Elasticsearch。
云原生应用网关进阶：阿里云网络ALB Ingress 全能增强
在过去半年，ALB Ingress Controller推出了多项高级特性，包括支持AScript自定义脚本、慢启动、连接优雅中断等功能，增强了产品的灵活性和用户体验。此外，还推出了ingress2Albconfig工具，方便用户从Nginx Ingress迁移到ALB Ingress，以及通过Webhook服务实现更智能的配置校验，减少错误配置带来的影响。在容灾部署方面，支持了多集群网关，提高了系统的高可用性和容灾能力。这些改进旨在为用户提供更强大、更安全的云原生网关解决方案。
质量与效率并重，测试左移助力块存储技术研发
修复一个Bug的成本在不同阶段有着天壤之别，发现问题越早，修复代价便越低。本文讲述了阿里云块存储在真实业务场景中的测试左移实践。
