阿里云作为领先的云计算服务提供商,高度重视安全,将其视为发展的基石。我们不断强化云平台的安全防护能力,通过创新技术和模式,助力客户构建坚固的安全防线,共同构建“云上安全共同体”。阿里云提供全方位、多层次的安全保障,依托云上安全八大支柱框架,专注于安全机制与能力的建设,为各行业的数智化转型保驾护航,促进互利共赢,为社会的和谐稳定与安全发展贡献力量。
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 2024 版含产品大图、关于阿里云、引言、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,65 款核心及重点产品,全方位了解阿里云产品体系。
【连续5年|中国唯一入选Gartner ABl魔力象限的Bl产品】 Quick BI是阿里巴巴云推出的一款全场景数据消费式商业智能(BI)平台,旨在通过智能化的数据分析与可视化工具帮助企业轻松构建高效的数据分析系统。秉承“让业务决策触手可及”的使命,Quick BI致力于覆盖从数据准备、到数据建模、再到可视化呈现的整个流程,以满足不同行业、不同规模企业在数字化转型过程中的多样化需求。
面向 GenAI 时代,阿里云人工智能平台 PAI 平台自带海量开箱即用、实时更新的大模型最佳实践,提供高性能、高稳定的大模型工程化能力。本电子书精选 2024 云栖大会动手实践教程,覆盖大语言模型应用、多模态大模型微调训练、低代码 AIGC 创意设计等热门领域,为您带来 AIGC 开发全新体验。
运营商云化的方向和路径在哪里?途中存在哪些问题和挑战?未来应当如何应对?这正是本报告探索回答的问题,本报告旨 在从互联网云计算厂商的角度,理解和探索运营商全面云化的变革路径,并提出通信运营商IT系统云化/中台化的具体思考,供行业参考指正。
在数字乡村及新基建等战略的推动下,数字技术的深度应用将为县域创新发展创造条件和空间。阿里云研究院从生产要素、 产业发展、数字治理等3个维度对县域数字生态进行分析研判,提出未来发展的9大趋势。
为进一步明晰云服务的概念、厘清云服务与数字经济发展的关系,阿里云研究院联合外部专家,对云服务促进经济发展的机理进行深入研究。研究认为,数字时代新的技术服务体系建设能够构建我国新的比较优势,以增量数字红利 弥补传统红利的下降,不断提高供给质量和水平,加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。
2021年云栖大会上,阿里云发布自研的基于Arm v9架构的倚天710芯片,这是一款云原生处理器,无超线程概念,用户可以享受物理核的极致性能体验。随后,阿里云推出了采用倚天710芯片的倚天云服务器,在阿里巴巴集团内部及外部客户的试用效果都非常好。2022年的11月,我们再聚杭州云栖大会,并通举办倚天专场的技术分享,全方位展示倚天云服务器在云原生时代的性能表现。6位技术大咖精彩演讲尽数收录供您阅览。
无影云应用能帮助企业快速实现传统软件的SaaS化,降低IT应用部署及维护的成本。同时无影云应用能为终端用户提供跨生态的应用体验。本议题将从算力池化、动态调度等角度分享无影云应用的核心技术能力。
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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
无影云应用将云的能力赋予端算力,带来无限想象空间。无论是软件开发者,集成商,还是垂直行业玩家,都能通过无影云应用找到新的可能性。诚邀大家共享云计算技术红利,共建“端+云”大生态。
云原生激活应用构建新范式,Serverless 引领下一代应用架构。 阿里云将坚定推进全栈产品 Serverless 化,帮助客户最大限度的减轻运维工作,更好的实现敏捷创新。
本书系统地介绍了数据自治开放这种新的数据开放共享模式的内涵及相应的技术和方法,包括相关的法律法规和数据治理体系、数据自治体系和模式、数据自治技术、数据盒与数据站、数据盒设计和应用开发等内容。数据自治开放模式是政府数据开放共享、企业及个人数据交易流通、国家数据主权实现的一种可行模式。本书观点新颖、技术创新,主要内容为作者原创科研成果,对数据开放共享模式和技术的发展有重要的指导意义。
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。
基因测序的业务流程主要包括样本上机(测序仪)、测序文件生成、基因序列比对及结果分析(计算机),并将结果数据及报告交付至各科研医疗机构。其中,基因序列比对及分析环节极为耗时,涉及大量的生信领域专业软件,计算资源的算力性能及方案优化对生信研发效率起着至关重要的作用。