阿里云DMS，身边的智能化数据分析助手
生成式AI颠覆了人机交互的传统范式，赋予每个人利用AI进行低门槛数据分析的能力。Data Fabric与生成式AI的强强联合，不仅能够实现敏捷数据交付，还有效降低了数据分析门槛，让人人都能数据分析成为可能！阿里云DMS作为阿里云统一的用数平台，在2021年初就开始探索使用Data Fabric理念构建逻辑数仓来加速企业数据价值的交付，2023年推出基于大模型构建的Data Copilot，降低用数门槛，近期我们将Notebook（分析窗口）、逻辑数仓（Data Fabric）、Data Copilot（生成式AI）进行有机组合，端到端的解决用数难题，给用户带来全新的分析体验。
新一代数据库技术：融合AI的智能数据管理系统
传统数据库管理系统在数据存储和查询方面已经取得了巨大的成就，但随着数据量的不断增长和应用场景的多样化，传统数据库已经难以满足日益增长的需求。本文将介绍一种新一代数据库技术，即融合了人工智能技术的智能数据管理系统。通过结合AI的强大能力，这种系统能够实现更高效的数据管理、更智能的数据分析和更精准的数据预测，为用户带来全新的数据管理体验。
LC3|视角 开源大数据生态下的高性能分布式文件系统
## 背景介绍
盘古是阿里云自主研发的高可靠、高可用、高性能分布式文件系统，距今已经有将近10年的历史。盘古1.0作为阿里云的统一存储核心，稳定高效的支撑着阿里云ECS、NAS、OSS、OTS、ODPS、ADS等多条业务线的迅猛发展。但最近几年，基于如下两方面的原因，盘古还是重新设计实现了第二代存储引擎盘古2.0，其不只为阿里云，也为集团、蚂蚁金服的多种业务提供了更佳优异的存储服务
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AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
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。
【能力比对】元数据管理VS元数据管理平台
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年，专注于数据中台业务，维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务，支持AI大模型应用，助力企业高效利用数据价值。
116_大规模预训练数据管理与质量控制机制
在2025年的大语言模型（LLM）训练领域，数据管理和质量控制已成为决定模型性能上限的关键因素。随着模型规模的不断扩大（从早期的数十亿参数到如今的数千亿参数），对训练数据的数量、多样性和质量要求也呈指数级增长。一个高效的数据管理系统和严格的质量控制机制，不仅能够确保训练过程的稳定性，还能显著提升最终模型的性能和安全性。
