# 云原生大数据计算服务 MaxCompute #
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化整为零：湖仓数据平台一站式迁移
本文介绍了湖仓平台迁移的概况、痛点及解决方案。首先概述了数据湖和数据仓库迁移的现状与背景，强调其重要性及挑战。接着分析了迁移过程中的主要痛点，如数据量大、业务变更频繁等。最后提出了一种化整为零的新范式，通过精细化设计和自动化工具提升迁移效率，并展示了一站式湖仓迁移中心的关键阶段和产品大图，旨在加速迁移过程并减少人工成本。
DataWorks深度技术解读：构建开放的云原生数据开发平台
Dateworks是一款阿里云推出的云原生数据处理产品，旨在解决数据治理和数仓管理中的挑战。它强调数据的准确性与一致性，确保商业决策的有效性。然而，严格的治理模式限制了开发者的灵活性，尤其是在面对多模态数据和AI应用时。为应对这些挑战，Dateworks进行了重大革新，包括云原生化、开放性增强及面向开发者的改进。通过Kubernetes作为资源底座，Dateworks实现了更灵活的任务调度和容器化支持，连接更多云产品，并提供开源Flowspec和Open API，提升用户体验。
DataWorks年度发布：智能化湖仓一体数据开发与治理平台的演进
阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务，积累了丰富的实践经验，并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE，支持湖仓一体化开发，新增Flink计算引擎和全面适配locs，优化工作流程系统和数据目录管理。同时，阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook，提升开发者体验和效率。此外，DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能，显著提升了数据开发与分析的效率，已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。
基于OpenLake的大模型训练及RAG应用
本文介绍了OpenLake在大数据与AI融合方面的应用，重点探讨了如何通过OpenLake打通数据到应用的各个环节。首先，阐述了自然语言处理（NLP）从非结构化数据向结构化数据的转变，并强调了高质量数据对AI模型训练的重要性。接着，详细介绍了OpenLake+PAI平台如何实现大数据与AI的一体化开发，包括数据预处理、多模态数据管理、智能标注及优化推理效率等。最后，结合OpenSearch，展示了RAG（检索增强生成）技术在企业级应用中的挑战与解决方案，如构建稳定高效的检索系统，确保数据安全与准确性。整体方案旨在提升AI模型的效果和安全性，推动各行业的智能化转型。
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。
MaxCompute近实时数仓能力升级
本文介绍了阿里云自研的离线实时一体化数仓，重点涵盖MaxCompute和Hologres两大产品。首先阐述了两者在ETL处理、AP分析及Serverless场景中的核心定位与互补关系。接着详细描述了MaxCompute在近实时能力上的升级，包括Delta Table形态、增量计算与查询支持、MCQ 2.0的优化等关键技术，并展示了其性能提升的效果。最后展望了未来在秒级数据导入、多引擎融合及更高效资源利用方面的改进方向。
湖仓融合：MaxComputee与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案
本次主题探讨湖仓融合：MaxCompute与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案。首先从数据湖和数据仓库的历史及业界解决方案出发，分析湖仓融合的两种思路；接着针对国内问题，介绍阿里云如何通过MaxCompute和Hologres解决湖仓融合中的挑战，特别是在非结构化数据处理方面的能力。最后，重点讲解Object Table为湖仓增添了SQL生态的非结构化数据处理能力，提升数据处理效率和安全性，使用户能够在云端灵活处理各类数据。
MaxCompute Data + AI：构建 Data + AI 的一体化数智融合
本次分享将分为四个部分讲解：第一部分探讨AI时代数据开发范式的演变，特别是MaxCompute自研大数据平台在客户工作负载和任务类型变化下的影响。第二部分介绍MaxCompute在资源大数据平台上构建的Data + AI核心能力，提供一站式开发体验和流程。第三部分展示MaxCompute Data + AI的一站式开发体验，涵盖多模态数据管理、交互式开发环境及模型训练与部署。第四部分分享成功落地的客户案例及其收益，包括互联网公司和大模型训练客户的实践，展示了MaxFrame带来的显著性能提升和开发效率改进。
EMR管控平台全面升级：智能化助力客户实现在离线混部和降本增效
本次介绍EMR开源大数据平台2.0的最新特性，基于微服务架构，提供更稳定高效的服务。平台升级主要体现在智能化和Serverless两个方面。智能化功能利用大语言模型提升运维效率，推出一键诊断和根因分析，缩短问题定位时间。全托管弹性伸缩根据业务动态自动调整资源，提高资源利用率。即将推出的EMR on ACS产品形态支持离在线业务混部，进一步优化资源使用，帮助用户实现降本增效。
从数据存储到分析：构建高效开源数据湖仓解决方案
今年开源大数据迈向湖仓一体（Lake House）时代，重点介绍Open Lake解决方案。该方案基于云原生架构，兼容开源生态，提供开箱即用的数据湖仓产品。其核心优势在于统一数据管理和存储，支持实时与批处理分析，打破多计算产品的数据壁垒。通过阿里云的Data Lake Formation和Apache Paimon等技术，用户可高效搭建、管理并分析大规模数据，实现BI和AI融合，满足多样化数据分析需求。
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