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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。
深度剖析 RocketMQ 5.0，消息进阶：如何支撑复杂业务消息场景？
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。
阿里云全球跨地域网络互通方案
随着企业客户上云的深入，越来越多的客户会选择在阿里云全球region多地部署其企业业务系统，以便其全球化业务的迅速开展。阿里云在云上有非常丰富云网络产品，来协助企业客户在全球region迅速构建云上多个地域的互联互通，帮忙企业客户快速实现业务上线。本章节为您介绍如何使用云企业网转发路由器CEN-TR（Transit Router），来实现客户本地多个不同城市数据中心IDC（Internet Data Center）和云上VPC跨地域互通互联。
【最佳实践】iLogtail使用Grok语法解析日志
目标读者数字化系统开发运维（DevOps）工程师、稳定性工程师（SRE）、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样，如果只是简单的读入日志数据，将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据，将大幅提升数据的可用性，方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...
基于阿里云 OpenAPI 插件，让 Grafana 轻松实现云上数据可视化
本文旨在提供一个指导性的框架，帮助用户了解插件的安装、配置以及探索如何通过 Grafana 内的阿里云 OpenAPI 插件来对云上数据进行可视化和快速验证开发原型，加强数据可视化和云监控能力，助力开发速度。