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跨云数据管理平台DMS：构建Data+AI的企业智能Data Mesh
跨云数据管理平台DMS助力企业构建智能Data Mesh，实现Data+AI的统一管理。DMS提供开放式元数据服务OneMeta、一站式智能开发平台和云原生AI数据平台，支持多模数据管理和高效的数据处理。结合PolarDB、AnalyticDB等核心引擎，DMS在多个垂直场景中展现出显著优势，如智能营销和向量搜索，提升业务效率和准确性。通过DataOps和MLOps的融合，DMS为企业提供了从数据到AI模型的全生命周期管理，推动数据驱动的业务创新。
Tablestore深度解析：面向AI场景的结构化数据存储最佳实践
《Tablestore深度解析：面向AI场景的结构化数据存储最佳实践》由阿里云专家团队分享，涵盖Tablestore十年发展历程、AI时代多模态数据存储需求、VCU模式优化、向量检索发布及客户最佳实践等内容。Tablestore支持大规模在线数据存储，提供高性价比、高性能和高可用性，特别针对AI场景进行优化，满足结构化与非结构化数据的统一存储和高效检索需求。通过多元化索引和Serverless弹性VCU模式，助力企业实现低成本、灵活扩展的数据管理方案。
亚太唯一！阿里云连续5年入选Gartner®云数据库管理系统「领导者」象限
感谢支持，继续努力
DMS+X构建Gen-AI时代的一站式Data+AI平台
本文整理自阿里云数据库团队Analytic DB、PostgreSQL产品及生态工具负责人周文超和龙城的分享,主要介绍Gen-AI时代的一站式Data+AI平台DMS+X。
本次分享的内容主要分为以下几个部分：
1.发布背景介绍
2.DMS重磅发布：OneMeta
3.DMS重磅发布：OneOps
4.DMS+X最佳实践，助力企业客户实现产业智能化升级
解锁企业数据管理统一身份认证难题，EasyMR助力企业敏捷提效
在数字经济时代，企业面临数据量爆炸式增长的挑战。据IDC预测，2025年全球数据总量将超175 ZB。大数据成为决策关键，但传统管理模式已难以应对。袋鼠云推出的EasyManager平台专注于大数据集群全生命周期管理，提供从集群创建到智能监控的一站式解决方案，帮助企业高效处理海量数据，降低运营成本，提升业务敏捷性。同时，结合Kerberos、OpenLDAP和SSSD，EasyManager实现了统一身份认证与管理，确保企业在数据洪流中保持竞争力与安全性。
云端问道17期方案教学-AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了AI场景下的对象存储OSS数据管理实践，由阿里云技术专家明锦分享。主要内容分为两部分：1) AI场景下对象存储实践方案，包括对象存储的应用、优势及在模型推理中的优化；2) OSS常用工具介绍，如OSSFS、Python SDK、Go SDK等，并详细说明了这些工具的特点和使用场景。文中还探讨了不同模式下的性能优化，以及即将推出的OS Connector for AI/ML工具，旨在提升数据下载速度和IO性能。
百炼融合AnalyticDB，10分钟创建网站AI助手
百炼融合AnalyticDB，10分钟创建网站AI助手。本课程由阿里云产品经理陈茏久分享，涵盖大模型行业变革、向量数据库驱动RAG服务化探索、方案优势及应用场景、产品选型配置及最新发布等内容。通过整合通义百炼和AnalyticDB，用户可快速搭建具备企业私域知识的AI助手，实现智能客服、教育、汽车等多行业的应用升级。教程详细介绍了从环境搭建到知识库配置的全流程，并提供了免费试用资源，帮助用户低成本体验核心能力。
数字化教育系统管理平台：为教务部门量身定制的可视化大屏
在教育行业数字化转型背景下，教务部门面临管理效率低下、数据分散、决策支持不足等挑战。为此，我们推出数字化教育系统可视化大屏，整合招生和学务数据，提供直观的实时分析与可视化展示，助力高效管理和科学决策。平台支持红色（招生）和绿色（学务）主题，涵盖高校数据管理、信息一览、定制化地图展示等应用场景，显著提升数据处理效率和用户体验。
媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路
在生成式AI的浪潮中，数据的重要性日益凸显。大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。事实上，大模型本身就是数据处理后的产物，以数据驱动的决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题，这正是以阿里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。
数据+AI融合趋势洞察暨阿里云OpenLake解决方案发布
Forrester是全球领先的市场研究与咨询机构，专注于新兴技术在各领域的应用。本文探讨如何加速现代数据管理，推动人工智能与客户业务的融合创新。面对数据标准缺乏、多云环境复杂性、新兴业务场景及过多数据平台等挑战，Forrester提出构建AI就绪的数据管理基石，通过互联智能框架、全局数据管理和DataOps、端到端数据管理能力、AI赋能的数据管理以及用例驱动的策略，帮助企业实现数据和AI的深度融合，提升业务价值并降低管理成本。
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