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从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
Apache RocketMQ ACL 2.0 全新升级
RocketMQ ACL 2.0 不管是在模型设计、可扩展性方面，还是安全性和性能方面都进行了全新的升级。旨在能够为用户提供精细化的访问控制，同时，简化权限的配置流程。欢迎大家尝试体验新版本，并应用在生产环境中。
AI时代：云存储加速多模态数据存储与管理创新
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。
更快更强，SLS 推出高性能 SPL 日志查询模式
从海量的日志数据中，按照各种灵活的条件进行即时查询搜索，是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式，支持 Unix 风格级联管道式语法，以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化，使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据，并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。
大模型推理服务全景图
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
容器内存可观测性新视角：WorkingSet 与 PageCache 监控
本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存（WorkingSet）概念，它用于表示容器内存的实时使用量，尤其是活跃内存。
森马基于MaxCompute+Hologres+DataWorks构建数据中台
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。