数据传输服务DTS:敏捷弹性构建企业数据容灾和集成
数据传输服务DTS提供全球覆盖、企业级跨境数据传输和智能化服务,助力企业敏捷构建数据容灾与集成。DTS支持35种数据源,实现全球化数据托管与安全传输,帮助企业快速出海并高效运营。瑶池数据库的全球容灾、多活及集成方案,结合DTS的Serverless和Insight功能,大幅提升数据传输效率与智能管理水平。特邀客户稿定分享了使用DTS加速全球业务布局的成功经验,展示DTS在数据分发、容灾多活等方面的优势。
云安全中心2.0持续演进:防护体系全面化、智能化、轻量化
云安全中心2.0持续演进,防护体系全面化、智能化、轻量化。本次分享由阿里云高级安全产品专家梁雷介绍,涵盖四大方面:云上安全风险趋势与问题、一体化升级方案、客户应用场景及普惠政策。云安全中心从主机工作负载单体防护升级为提供事前、事中、事后的一体化安全运营,新增Serverless形态的云工作负载防护、多云产品检测修复能力、零资源占用的Agentless检测等。同时推出多项免费试用和降价策略,助力用户提升云上安全防护水平。
低成本 Serverless AI 检索介绍和实验
本文介绍了低成本Serverless AI检索技术,分为四部分:1) AI检索介绍,通过电商客服案例展示AI检索的应用和优势;2) 表格存储介绍,详细解释了表格存储的结构化数据处理能力及其在AI检索中的作用;3) 实验:RAG,通过具体实验演示基于表格存储的RAG流程及效果;4) 总结,强调向量检索、易用性和丰富的接口特性。整体内容展示了如何利用Serverless架构实现高效、低成本的AI检索解决方案。
NAS深度解析:面向云原生应用的文件存储
本文深入解析了面向云原生应用的文件存储NAS,由阿里云专家分享。内容涵盖Cloud Native与AI浪潮下的技术创新,包括高性能、弹性伸缩、成本优化及数据安全等方面。针对云原生应用的特点,NAS在Serverless生态中不断演进,提供多种产品规格以满足不同需求,如极速型NAS、归档存储等,确保用户在高并发场景下获得稳定低延时的存储体验。同时,通过优化挂载参数和容器访问策略,提升整体性能与可用性。
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。
Serverless 应用引擎 SAE:让应用管理如此简单
本次课程由阿里云智能集团高级技术专家赵庆杰分享,主题为“Serverless 应用引擎 SAE:让应用管理如此简单”。课程涵盖四个主要部分:降本增效、功能场景、关键技术与客户案例。SAE 引擎通过按量付费、弹性伸缩等特性简化应用管理,帮助企业将更多精力投入到 AI 应用和业务价值上。SAE 提供了低门槛微服务架构转型、应用快速上云、一键启停环境、高可用方案及 CI/CD 解决方案等功能。此外,还介绍了高等教育出版社使用 SAE 进行云原生改造的案例,展示了其在降本增效、提升研发效能和安全性方面的显著成果。
每一个大模型应用都需要一个 AI 网关|场景和能力
本次分享的主题是每一个大模型应用都需要一个 AI 网关|场景和能力。由 API 网关产品经理张裕(子丑)进行分享。主要分为三个部分:
1. 企业应用 AI 场景面临的挑战
2. AI 网关的产品方案
3. AI 网关的场景演示
方案测评 | 多模态数据信息提取极速体验
多模态数据信息提取方案基于先进AI技术,能高效处理文本、图像、音频和视频等不同格式文件,提取有价值信息。该方案通过深度学习、自然语言处理等技术,实现结构化信息挖掘与分析,支持批处理模式,显著提高大规模数据处理效率,降低业务成本。用户可通过阿里云平台一键部署,无需数据搬运,确保高效安全的数据处理体验。此方案在性能和易用性上表现出色,具有广泛的应用价值和市场前景。
AI 原生应用开发实战营
内容主题是 AI 原生应用的趋势与实践,由主要负责阿里云上消息产品线的技术与业务相关事宜的阿里云消息团队负责人、Apache Rocket MQ 社区的联合创始人隆基(花名林清山)分享。主要分为三部分:
1. AI 原生应用趋势和实践
2. AIGC 趋势下的智能编码探索与企业侧实践
3. 掌控你的 Java 智能体应用
AI 场景下,函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践
当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。