本文深入探讨了企业数据迁移的核心价值与复杂挑战，重点分析了离线大数据平台在物理传输、系统耦合与数据校验三方面的难题。文章系统阐述了存储格式、表格式、计算引擎等关键技术原理，并结合LHM等工具介绍了自动化迁移的实践演进，展望了未来智能化、闭环化的数据流动方向。
一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01
阿里云PAI推出PAIFuser框架，专为视频生成模型设计，通过模型并行、量化优化、稀疏运算等技术，显著提升DiT架构的训练与推理效率。实测显示，推理耗时最高降低82.96%，训练时间减少28.13%，助力高效低成本AI视频生成。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器，在 2.0 版本中，全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理，介绍了如何编写 SPL 语句，从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式，帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。
本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示，SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能，自定义仪表盘；SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据，建设完整统一的大模型可观测方案，为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。
Lazada选品平台包含全网商家、商品的圈选，通过Hologres RoaringBitmap能力帮助业务突破选品池20w大小限制，6000+选品池调度完成由12h下降至1h，单个选品池调度时间由90s下降至2s。
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
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁（乐忱）分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长，指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年，高端企业级存储闪存占比约为25%，相较于欧美50%的比例，显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程，包括数据预处理、训练和推理的痛点，以及针对这些环节的存储解决方案，强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外，还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术，训练阶段的高性能存储架构，推理场景的加速器和AI Agent的应用，以及应对大数据业务的存储考量，如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
