本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题，其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理，保障全链路无AK的业务体验，真正做到安全、可控。
本文主要学习 RocketMQ 的一致性特性，一致性对于交易、金融都是刚需。从大规模复杂业务出发，学习 RocketMQ 的 SQL 订阅、定时消息等特性。再从高可用的角度来看，这里更多的是大型公司对于高阶可用性的要求，如同城容灾、异地多活等。
随着云计算的普及，越来越多的传统企业客户也在选择把IDC的业务系统搬到公共云上，实现更大的弹性、更强的灵活性、更高的性价比。但与泛互联网型企业的轻资产相比，传统企业的云下IT规模较大，有比较沉重历史包袱重，以及各种行业安全规范的约束，所以对于网络的规划设计、部署使用、运维管理都有自己的要求，仅仅具备云产品的初级使用能力已不能满足实际使用需求。企业级云上网络架构的重点是帮助企业用户更高效地搭建安全可靠的云上网络架构，本文主要针对企业客户在云上的南北向流量（访问internet/被internet用户访问）和东西向流量（企业内部VPC互访）的互访、安全、管理等多方面需求，利用CEN-TR（云企业网企业版）实现云上东西向+南北向流量安全和统一公网出口的最佳实践。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析，函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL，函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。
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。
