Apache Paimon统一大数据湖存储底座
Apache Paimon，始于Flink Table Store，发展为独立的Apache顶级项目，专注流式数据湖存储。它提供统一存储底座，支持流、批、OLAP，优化了CDC入湖、流式链路构建和极速OLAP查询。Paimon社区快速增长，集成Flink、Spark等计算引擎，阿里巴巴在内部广泛应用，旨在打造统一湖存储，打通Serverless Flink、MaxCompute等，欢迎大家扫码参与体验阿里云上的 Flink+Paimon 的流批一体服务。
表格存储：为 AI 注入“记忆”，构建大规模、高性能、低成本的 Agent Memory 数据底座
本文探讨了AI Agent市场爆发增长背景下的存储需求，重点介绍了Tablestore在Agent Memory存储中的优势。2025年被视为AI Agent市场元年，关键事件推动技术发展。AI Agent的存储分为Memory（短期记忆）和Knowledge（长期知识）。Tablestore通过高性能、低成本持久化存储、灵活的Schemaless设计等特性满足Memory场景需求；在Knowledge场景中，其多元索引支持全文、向量检索等功能，优化成本与稳定性。实际案例包括通义App、某浏览器及阿里云多项服务，展示Tablestore的卓越表现。最后邀请加入钉钉群共同探讨AI技术。
AI时代：云存储加速多模态数据存储与管理创新
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁（乐忱）分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长，指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年，高端企业级存储闪存占比约为25%，相较于欧美50%的比例，显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程，包括数据预处理、训练和推理的痛点，以及针对这些环节的存储解决方案，强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外，还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术，训练阶段的高性能存储架构，推理场景的加速器和AI Agent的应用，以及应对大数据业务的存储考量，如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
Dify x Tablestore 构建低成本、Serverless 知识库
本文介绍如何基于Dify与阿里云Tablestore构建检索增强生成（RAG）系统，解决大模型知识时效性和领域适配性问题，该方案具备低代码、Serverless免运维、高可靠、弹性扩展及低成本等优势。文章通过答疑助手的案例，详细说明了创建Tablestore实例、配置Dify、构建与验证知识库的步骤。
