本书将从基础概念出发，逐步深入探讨 K8S 集群中常见的故障类型及其成因，并结合实际案例分析给出有效的排查方法和解决方案。通过学习本书，您不仅能够加深对 Kubernetes 工作原理的理解，还能掌握一系列实用技巧来提升自己在面对突发状况时的应变能力。无论您是初学者还是有一定经验的专业人士，《云容器 K8S 异常诊断》都将是一个宝贵的资源库，帮助您更好地管理您的 Kubernetes 环境。
阿里云作为数字经济的重要建设者，不断加深硬核科技实力，通过自身能力助力客户实现高质量发展，共创数字新世界。阿里云产品手册 2025 版含产品大图、关于阿里云、引言、AI 产品体系、安全合规等内容，覆盖人工智能与机器学习、云基础产品与基础设施、数据管理与服务、安全、企业服务五大版块，多款核心及重点产品，全方位了解阿里云产品体系。
本书面向广大IT从业者，作者将尽可能通俗易懂的把机器学习、深度学习、神经网络等基本原理讲解清楚，并分享大语言模型、知识库等当下很火爆的AIGC应用，探讨大语言模型“知识茧房”问题及解法。期望本书能成为AI技术爱好者的启蒙书籍、学习手册。希望人人都能了解AI，知其然并知其一点所以然，看完后能有感而发：“原来AI是这么回事”，且能自己动手实践，构建自己的AI应用。
随着信息技术的快速发展，操作系统作为支撑应用程序和服务运行的基础层，承担着至关重要的角色。然而，操作系统和其他软件系统类似，都将经历生命周期的不同阶段，包括引入、增长、成熟和最终的停服。处于生命周期的后期，针对操作系统的开发投入会逐渐减少，这会给企业的业务安全与稳定带来潜在的风险。 本白皮书旨在为广大用户提供详细的行动指南，帮助您妥善应对面临的操作系统停服问题。
金融机构如何拥抱云原生？经过多年探索实践，阿里云新金融提出一个全新的概念——金融级云原生，并给出了金融级云原生的“新标准和新蓝图” 和实现路径，帮助金融机构在人工智能的云时代提供最强有力的支撑。
FFA 2024 流批一体专场由 Apache Flink 核心贡献者与来自阿里云智能、小米、快手、美团、腾讯及抖音集团公司的一线技术专家聚焦于流批一体的最新进展与实践，涵盖从理论探索到实际应用的全方位内容。围绕构建高效、统一的流批处理架构展开深入探讨。
CoC Asia 2023（原ApacheCon） WebServer/Tomcat 专题分享实录电子书旨在全面介绍 Apache Tomcat 的前世今生，我们将探索 Apache Tomcat 的技术内幕，并分享在喜马拉雅中实践的经验，也将介绍在下一个云原生时代 Tomcat 的新形态，探索在 GraalVM 静态编译在 Web 容器应用中的使用实践等。
2022 年 3 月，燃烧吧少年幸福团联合赋启青年，调研了近千名大学生，选出了同学们最关心的10个职场话题，在阿里内部发起了“学长学姐请回答——职场盲盒”公益活动，收到了一百余位企业志愿者们真诚、真心、真实的回答。这些回答由活动筹备的志愿者们，用业余时间编辑成册。如果能给同学们成长过程中带来一点点启发，那就是我们最大的快乐与满足了。
本书系统阐述了阿里云核心自研云原生数据库 PolarDB 与 AI 融合的技术路径、核心场景及未来趋势。重点解读了 PolarDB 面向 AI 的关键能力，给出了可复用的解决方案与架构路径，覆盖典型场景的选型、集成与落地要点；并通过客户实践案例还原了从 PoC 到生产的关键决策与实践经验。本书会结合最新动态不定期更新，当前是2026年1月20日发布的最新版本。
FFA 2024生产实践专场由 Apache Flink 核心贡献者与来自快手、eBay、阿里云、抖音集团、Uber、鹰角、移动云、京东、用友畅捷通、搜配云、度小满、天翼云等公司的一线技术专家带来，将聚焦于在生产中使用和部署Flink的痛点, 经验以及最佳实践, 共同探讨如何在真实环境中更高效, 安全, 敏捷地落地实时数据处理框架。
本书分享了在数字经济、人工智能、智能制造、新能源、5G+物联网等热门赛道的前沿科技创新企业，为读者在进行相关领域的创业、投资、研究时带来新的洞察和思考。
《玄铁RISC-V处理器入门与实战》从RISC-V架构切入来讲述玄铁处理器。本书分为多个章节，从RISC-V的概念和基础开始，逐步深入讲解了玄铁处理器硬件结构、操作系统、内存管理、中断处理和多核架构等方面的内容。此外，本书还提供了丰富的实战案例，包括如何使用玄铁处理器构建嵌入式系统等等。
2023年云栖大会 | 云网络技术分论坛，阿里云网络产品线负责人祝顺民带来《Leadership：简单易用的智能云网络 | 阿里云网络持续演进之路》的主题演讲，以让网络更简单为核心，围绕着稳定、安全、性能、自适应弹性、深度可观测和全面自服务等6大架构设计理念，全面阐释阿里云飞天洛神云网络（洛神网络）的全新的产品服务能力升级
FFA2024Data+AI专场由 Apache Flink 核心贡献者与来自哔哩哔哩、抖音集团、Elastic、京东、硕橙科技等公司的一线技术专家带来，聚焦实时大数据处理与人工智能的前沿融合，共同探讨如何利用Flink助力AI大模型技术的实时化升级，议题涵盖但不限于特征工程、训练、推理、大模型架构优化、以及实时AI大模型在各行业领域的创新应用。
本指导原则的编写目的，是为正在探索或已经部署生成式AI的企业与团队，提供一套系统化的架构方法论与最佳实践指引。它不仅适用于超大规模企业，也同样适用于中小企业（SMB）。随着大模型与AI应用逐步普及，中小企业在产品创新、业务流程优化、客户体验升级等方面，同样面临高可用架构设计、成本优化、安全合规等挑战，因此也亟需参考一套成熟的方法论。
数据是数字经济的关键要素已经形成共识，数据资产化是数据要素市场建设的前提。数据不同于通常意义上的有形实物资产和无形知识产权资产，数据资产是一类新的资产类别。有用的数据积累到一定的规模后就会形成数据资源，数据资源在满足数据权属明确、成本或价值能够被可靠地计量、数据可读取等基本条件后就可以成为数据资产。本书分析讨论了数据的资产性，基于数据的属性对数据资产进行了明确的定义。
