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极速数仓ClickHouse步入云原生新纪元，由ClickHouse核心研发团队技术总监王鹏程及长桥航行服务架构负责人刘文全主讲。内容涵盖ClickHouse的优势与应用场景、架构解析、最佳实践及未来展望。特别介绍了ClickHouse Enterprise版本在阿里云上的优化与创新，支持实时查询、高性能资源利用和丰富的SQL扩展。长桥证券分享了其基于阿里云ClickHouse构建行情服务的实践经验，展示了如何通过ClickHouse实现高效的数据存储与处理，显著降低存储成本并提升写入性能。
云上Doris最佳选择：云原生数据仓库SelectDB。SelectDB基于Apache Doris，提供实时、高效的数据分析能力，适用于高并发实时报表、交互式分析及日志分析等场景。其核心特性包括云原生架构、实时极速处理、融合统一的数据分析平台和开放生态。SelectDB通过存算分离实现极致弹性与性价比，支持多种数据源和半结构化数据分析，同时兼容MySQL生态，简化用户使用。典型案例包括头部教育公司、互联网金融公司和AI独角兽企业，助力客户实现数据驱动的业务优化。
AnalyticDB PostgreSQL版是面向Data+AI时代的企业级数据仓库，涵盖产品架构、核心技术、客户案例及功能发布四大部分。产品架构包括数据分析和AI/ML的存储与计算优化；核心技术涉及高性能实时引擎Beam、向量化执行引擎Laser及优化器Orca；客户案例展示了丝芙兰和领跑汽车的应用；新功能如pgsearch全文检索和In-Database AI/ML进一步提升了性能与易用性。
《从Redis到Tair：开源工具的最佳实践》介绍了Redis闭源后Valkey社区的成立及其兼容性测试、性能测试、数据迁移与校验、客户端接入最佳实践，以及Tair的开源模块。内容涵盖Redis闭源背景、阿里云在Valkey社区中的贡献、Tair与Redis的兼容性测试工具（如resp-compatibility）、性能测试工具（如RESP-Benchmark）、数据迁移工具（如Redis Shake）及数据校验工具。此外，还详细介绍了TairHash和TairDoc两个开源模块的应用场景，帮助用户更好地理解和使用这些工具。
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。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。
本次分享的主题是GenAI浪潮下的安全2.0升级，由阿里云智能集团专家团队带来。内容涵盖生成式人工智能云上实践、安全大模型构建智能运营最佳实践以及复杂对抗场景下的AI人脸鉴伪。
本次分享由阿里云智能集团安全产品专家王忠雨主讲，主题为“云安全产品助力客户构建降本与增效的平衡体系”。内容涵盖企业降本增效的背景、挑战及解决方案。通过合理使用云安全产品资源，如跨云、跨账号和跨地域的统一管理，实现资源利用率提升和成本降低。同时，自动化运维和智能化运营的最佳实践，如WAF智能白名单和云防火墙策略梳理，进一步提高了管理效率。最后介绍了云安全产品的售卖逻辑优化，如弹性付费和阶梯价格，帮助客户在不同场景下灵活控制成本。
Tair 是阿里云基于KV缓存的推理加速服务，旨在优化大模型推理过程中的性能与资源利用。内容分为三部分：首先介绍大模型推理服务面临的挑战，如性能优化和服务化需求；其次讲解Nvidia TensorRT-LLM推理加速库的特点，包括高性能、功能丰富和开箱即用；最后重点介绍基于KVCache优化的推理加速服务，通过Tair的KV缓存技术提升推理效率，特别是在处理长上下文和多人对话场景中表现出色。整体方案结合了硬件加速与软件优化，实现了显著的性能提升和成本降低。
本次分享主题为“AI时代下的PolarDB：In-DB一体化模型训练与推理服务”，由阿里云资深专家贾新华和合思信息刘桐炯主讲。内容涵盖PolarDB的关键能力、AI硬件与软件结构支持、典型应用场景（MLops、ChatBI、智能搜索），以及合思实践案例——AI对话机器人提升客户响应效率。通过简化流程、SQL统一管理及内置算法，PolarDB显著降低了AI应用门槛，并在多个行业实现最佳实践。
数据库自治服务DAS是阿里云推出的高效运维解决方案，旨在简化复杂数据库管理。DAS基于机器学习和专家经验，提供自修复、自防护、自优化功能，涵盖多源数据库支持、丰富的应用场景及端到端运维能力。其企业版引入AI技术，实现智能诊断与优化，显著提升数据库稳定性、安全性和性能。通过自动化处理常见问题，如SQL优化、容量规划等，DAS大幅降低人工干预需求，缩短故障恢复时间，助力企业实现高效、智能化的数据库运维管理。
本次分享由阿里云智能集团云原生微服务技术负责人李艳林主讲，主题为“AI时代：从Spring Cloud Alibaba到Spring AI Alibaba”。内容涵盖应用架构演进、AI agent框架发展趋势及Spring AI Alibaba的重磅发布。分享介绍了AI原生架构与传统架构的融合，强调了API优先、事件驱动和AI运维的重要性。同时，详细解析了Spring AI Alibaba的三层抽象设计，包括模型支持、工作流智能体编排及生产可用性构建能力，确保安全合规、高效部署与可观测性。最后，结合实际案例展示了如何利用私域数据优化AI应用，提升业务价值。
本文介绍了从数据风险出发的云上数据安全最佳实践，涵盖数据泄露现状及原因分析，以及基于云的安全机制。文章详细探讨了以云为基础实现数据全链路可视可控的方法，包括资产可见可控、数据安全中心、治理闭环和自动化智能化的数据安全治理能力。通过云原生方案，企业可以更高效地识别、预警和处置数据风险，确保数据安全。文中还提到多项免费工具和服务，帮助企业降低数据泄露风险并减少安全投入。
阿里云发布2024年安全白皮书，聚焦数智化趋势下的安全新态势、安全治理框架的八大支柱及云上安全最佳实践。白皮书强调动态更新和实战验证，涵盖云平台自身安全、数据合规、身份管控等关键领域，并介绍淘宝上云的安全转型经验。通过红蓝对抗、自动化防御等手段，确保持续提升安全能力，帮助客户应对复杂多变的网络安全挑战。
本文介绍了阿里云瑶池数据库的软硬联合创新，旨在打造极致压缩比和高性能的数据库系统。内容涵盖五个方面：1) AMD EPC赋能阿里云数据库，提升计算性能；2) AMD EPYC全面支持阿里云数据库及AI应用；3) 小盈科技分享Polar DB的最佳实践，解决业务发展中的挑战；4) 基于阿里云新硬件完成存储规模拓展和性能演进，实现大规模数据处理；5) 阿里云资源存储部件的应用历史与演进，展示自研硬件的进步。通过这些创新，瑶池数据库实现了延迟降低30%、存储成本降低40%，并提供更高的安全性和灵活性。
云上安全全新理念“安全共同体”旨在应对云计算环境下的安全挑战，强调云平台与用户共同承担责任。阿里云通过提升初始安全水位、主动响应安全事件、发布安全指南等措施，帮助用户更好地使用云服务。特别针对中小企业，提供多项免费和普惠权益，降低安全成本。专家观察指出，云安全的核心在于责任共担与合作，未来需进一步加强合规与尽责，推动云上安全功能的优化与迭代，确保各方共同努力，构建更安全的云计算环境。
云原生数据仓库AnalyticDB（ADB）是一款深度智能化的数据分析工具，支持大规模数据处理与实时分析。其架构演进包括存算分离、弹性伸缩及性能优化，提供zero-ETL和APS等数据融合功能。ADB通过多层隔离保障负载安全，托管Spark性能提升7倍，并引入AI预测能力。案例中，易点天下借助ADB优化广告营销业务，实现了30%的任务耗时降低和20%的成本节省，展示了云原生数据库对出海企业的数字化赋能。
PolarDB PostgreSQL版是商业数据库替换与企业上云的首选。其技术架构实现存储计算分离，具备极致弹性和扩展性，支持Serverless、HTAP等特性。产品在弹性、性能、成本优化和多模处理方面有显著提升，如冷热数据自动分层、Ganos多模引擎等。已在汽车、交通、零售等行业成功应用，典型案例包括小鹏汽车、中远海科等，帮助企业大幅降低运维成本并提高业务效率。
PolarDB分布式版标志着分布式数据库与云融合的新阶段。它经历了三个发展阶段：从简单的分布式中间件，到一体化分布式架构，再到云原生分布式数据库。PolarDB充分利用云资源的弹性、高性价比、高可用性和隔离能力，解决了大规模数据扩展性问题，并支持多租户场景和复杂事务处理。零售中台的建设背景包括国家数字化转型战略及解决信息孤岛问题，采用分布式数据库提升高可用性和性能，满足海量订单处理需求。展望未来，零售中台将重点提升容灾能力、优化资源利用并引入AI技术，以实现更智能的服务和更高的业务连续性。
AnalyticDB MySQL版是阿里云推出的云原生离在线一体化数据仓库，支持实时业务决策。产品定位为兼具数据库应用性和大数据处理能力的数仓，适用于大规模数据分析场景。核心技术包括混合负载、异构加速、智能弹性与硬件优化及AI集成，支持流批一体架构和物化视图等功能，帮助用户实现高效、低成本的数据处理与分析。通过存算分离和智能调度，AnalyticDB MySQL可在复杂查询和突发流量下提供卓越性能，并结合AI技术提升数据价值挖掘能力。
阿里云WAAP方案全新升级，涵盖Web防护、BOT管理和API安全三大领域，旨在应对数字化转型中的企业安全挑战。通过多引擎联合决策降低误报/漏报，增强BOT对抗能力，提升API安全的实时性和灵活性，助力企业实现更智能、高效、易用的安全防护。本次升级由阿里云安全专家魏根慧分享，针对当前网络攻击态势和企业合规、数据泄露等核心问题，提供全面解决方案。
本文介绍了阿里云办公与生产一体化的办公数据安全解决方案，涵盖内部实践思考、真实案例及在阿里云上的落地情况。通过终端、应用和身份三个核心方面，确保数据安全，并结合实际案例展示如何应对非办公渠道和拍照截图等数据泄露风险。最后介绍了产品化后的半官权平台SASI及其三大核心能力，包括快速打击、分类分级引擎和云浏览器，保障企业办公环境的安全性和高效性。
本次分享由阿里云智能集团高级安全产品专家易鑫和九州云腾安全产品专家杨念念主讲，聚焦云上密码服务助力企业密评合规及阿里ADAS在企业上云过程中的身份安全管理。
阿里云发布云原生NDR，提供全流量威胁检测与响应能力。该产品无需部署，支持一键接入、自动留存攻击报文，并具备多引擎关联分析、资产风险管理等功能，有效提升高级威胁应对能力。典型客户案例显示，NDR在重保防护、敏感数据泄露和日志合规等场景中表现出色。总结来看，NDR强调原生化、性价比和强检测，帮助用户简化安全运营并降低成本。
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。
《Cloud Backup深度解析：从被动防御到主动保护》由阿里云高级技术专家张磊分享，探讨企业数据保护面临的挑战及应对策略。内容涵盖企业数据安全威胁、小概率事件的高风险性、传统备份系统的不足，以及通过四步主动防御策略（资源发现、风险检测、数据锁定、全局巡检）实现高效的数据保护。同时介绍了基于标签的自动策略关联、多种备份引擎、恶意文件检测、探测效率优化等关键技术，确保备份数据的安全性和完整性。此外，还展示了数据灾备中心和全方位主动数据保护机制，帮助企业在面对勒索病毒、内部攻击等威胁时，构建更强大的防护体系。
本次分享主题为“保障业务连续性，企业灾备建设新思路”，由阿里云专家李媛和胡航丽主讲。内容涵盖企业业务连续性与灾备建设的重要性、新产品及其界面特点、Regional ESID、云备份Call back up、跨账号备份等。重点介绍了数据灾备中心BDRC，其具备全面覆盖阿里云资源、可视化设计、简化运维等特点，帮助企业高效实现数据灾备及合规管理。同时，针对企业面临的灾备挑战，如勒索病毒攻击、数据误删等，提供了不可变备份、自动病毒检测等功能，确保数据安全性和业务连续性。最后，通过案例展示了如何通过云备份服务满足企业的高阶需求，降低运维成本并提高效率。
本简介介绍MiniMax云上AI数据湖的最佳实践。MiniMax成立于2021年，专注于通用人工智能领域，提供ToB和C端产品。面对每日3万亿token、2000万张图片及7万小时语音数据的处理需求，MiniMax基于阿里云构建了稳定灵活的基础设施，采用多云策略实现全球化部署。通过引入Kubernetes、Ray等技术，优化了多模态数据处理效率，并利用对象存储与数据湖技术降低成本。此外，与阿里云合作开发边缘缓存方案，提升跨地域数据传输效率。主讲人：阿里云弹性计算技术专家高庆端。
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。
本文介绍了阿里云飞天盘古分布式存储系统的稳定性实践。盘古作为阿里云的核心组件，支撑了阿里巴巴集团的众多业务，确保数据高可靠性、系统高可用性和安全生产运维是其关键目标。文章详细探讨了数据不丢不错、系统高可用性的实现方法，以及通过故障演练、自动化发布和健康检查等手段保障生产安全。总结指出，稳定性是一项系统工程，需要持续迭代演进，盘古经过十年以上的线上锤炼，积累了丰富的实践经验。
本次分享主题为海量数据的智能处理及在网盘场景中的应用实践，涵盖面向非结构化数据的多样化处理能力、数据处理智能化演进、企业网盘基于智能媒体管理的应用转型以及智能化和内容结构化能力。通过丰富的AI算子和智能媒体管理，实现图片、音视频等多媒体数据的高效处理，并支持多模态检索、知识库构建与AI助手等功能，助力企业网盘智能化升级，提升用户体验和数据管理效率。
本次分享的主题是面向AI的存储软硬结合实践和创新，由阿里云智能集团专家袁茂军、王正勇和常存银主讲。内容涵盖三大板块：自研存储部件设计及实践、自研存储服务器设计及实践、以及面向AI场景的存储软硬一体解决方案及实践。重点介绍AliFlash系列存储部件的演进与优化，包括QLC SSD的设计挑战与解决方案，并探讨了高性能存储服务器在AI场景中的应用与未来发展方向。通过软硬件深度融合，旨在提升AI业务的性能与效率，降低总拥有成本（TCO）。
《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。
本次分享由阿里云资深技术专家罗庆超解读OSS 100Gbps/租户技术，涵盖五个方面：技术概况、后端性能保障、网络接入优化、最后一公里优化及总结展望。介绍了如何通过高性能存储池、网络优化和客户端工具提升性能，确保用户享受高效稳定的对象存储服务，并展望了未来的技术挑战和发展方向。
本次分享由阿里云智能集团解决方案架构师王太平主讲，主题为面向AGI时代的数据存储、管理与应用。内容涵盖AGI的演进、人工智能发展的关键因素、开发框架对存储基础设施的挑战、数据预处理、大数据训练、微调、推理及落地过程。重点讨论了阿里云在数据存储和管理方面的设计与实践，包括高性能存储、成本优化和数据安全检测等功能，旨在应对AI时代的复杂需求。
本次分享由阿里云智能集团专家介绍多端融合的多模态百炼，涵盖七个方面：1）如何打造最优效果的多模态百炼；2）最新版本在生产力和产品力建设上的进展；3）rap能力升级；4）终端大模型场景探索与实践；5）内容安全工作；6）模型能力增强及生态应用；7）终端模型结合的消费链及手机、PC、车机器人等能力。重点介绍了百炼在多模态模型、效果运营中心、终端AI结合云端AI等方面的创新与优化，以及在内容安全和生态建设中的努力。
通义灵码AI编码助手和AI程序员背后的技术，由通义实验室科学家黎槟华分享。内容涵盖三部分：1. 编码助手技术，包括构建优秀AI编码助手及代码生成补全；2. 相关的AI程序员技术，探讨AI程序员的优势、发展情况、评估方法及核心难点；3. 代码智能方向的展望，分析AI在软件开发中的角色转变，从辅助编程到成为开发主力，未来将由AI执行细节任务，开发者负责决策和审核，大幅提升开发效率。
本次分享的主题是开放应用架构，建设全新可精细化运营的百炼。由阿里云智能集团专家团队介绍在过去一年中，百炼在RAG（检索增强生成）技术的应用落地所遇到的挑战及解决方案。
本次分享由阿里云资深技术专家陈鑫主讲，主题为“AI研发产品进化论：从AI编码助手到AI程序员”。内容涵盖通义灵码在落地过程中的挑战与突破，包括精准度提升、企业级检索增强、自定义扩展及智能体的应用。通过全工程理解、个性化适配和智能体的引入，通义灵码已实现代码补全、单元测试生成、缺陷修复等核心功能，并显著提升了开发者的工作效率。目前，通义灵码已在Vs Code和JetBrains插件市场上获得超过500万次下载，月均采纳率超过30%，并持续优化中。
本文介绍了平台工程作为DevOps演进的必然方向，探讨了其建设过程中面临的挑战及解决方案。文中首先分析了平台工程与DevOps的关系，强调了其在提升价值交付和降低团队心智负担方面的作用。接着，通过云效作为基础设施，详细阐述了其如何帮助企业构建高效的研发平台，并分享了两个实际案例：一个是200人规模的互联网企业，另一个是2000人规模的金融行业企业。最后，展望了平台工程的未来发展方向，包括组件化开发、AI技术的应用以及智能化场景的融入。碧桂园生活服务集团也分享了其在平台工程领域的实践经验和未来思考，强调了标准化、自动化、可靠性和智能化四大原则的重要性。
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。
云监控2.0是由阿里云智能集团资深产品专家司徒放分享的全栈智能可观测平台。该平台旨在解决传统监控系统的割裂问题，通过统一接入、存储和观测模型，实现基础设施、应用及用户体验的全面可观测。云监控2.0引入了智能体和大模型技术，支持全局搜索、问题排查和根因定位，大幅提升运维效率。未来将扩展更多智能洞察场景，并开放API供客户定制使用。
日志服务SLS焕新升级，涵盖卓越性能、高效成本、极致稳定与智能化。新功能特性包括Project回收站、ELasticsearch兼容方案及全链路数据处理能力提升。通过扫描计算模式和数据加工优化，实现更好的成本效果。案例分析展示了一家国内顶级车企如何通过日志服务实现跨云、跨地域的全链路数据处理，大幅提升问题处理效率。
ARMS是一款应用实时监控产品，致力于端到端全链路应用可观测性的提升。本次分享涵盖五大方面：1) 端到端全链路应用可观测再进化；2) 企业级监控能力与智能化运维；3) 架构升级与智能助手应用；4) 智能化数据关联提升问题排查效率；5) 应用可观测体系的构建与优化。通过茶百道和极氪汽车的实际案例，展示了ARMS在提高运维效能、快速定位问题及减少无效告警等方面的显著效果。ARMS不断探索更多可能性，为用户提供更强大的产品能力。
智能运维：云原生大规模集群GitOps实践，由阿里云运维专家钟炯恩分享。内容涵盖云原生运维挑战、管理实践、GitOps实践及智能运维体系。通过OAM模型和GitOps优化方案，解决大规模集群的发布效率与稳定性问题，推动智能运维工程演进。适用于云原生环境下的高效运维管理。
《研发智能化新篇章：通义灵码企业级方案与实践》简介： 本文探讨了通义灵码在提升企业研发效能方面的核心影响和实际应用。首先分析了AIGC（人工智能生成内容）如何从个体效率、协同效率和持续化三个维度提升企业生产力。接着，通过亚信科技的实际案例，展示了其在不同场景下的智能化实践，包括智能编程助手的选型、部署及效果评估。最后，展望了未来研发智能化的发展方向，提出构建覆盖软件开发全流程的智能体工具集，以进一步降低使用门槛并提升整体效率。文中强调了通义灵码在代码补全、知识问答等方面的应用成效，并指出了企业在落地过程中面临的挑战及应对策略。
《MyBase：打破云边界，构建云边端一体的DBaaS服务》会议聚焦DBaaS在实际场景中的应用。首先介绍DBaaS概念及其价值，随后通过两个典型场景——云下独立部署运维和跨云部署容灾，展示MyBase如何满足客户多云需求。最后分享客户案例，包括某保险公司在自有IaaS上部署企业级数据库，以及自研数据库在他云IaaS上的容灾能力。MyBase One旨在提供自主可控、主权合规、高可用的数据库服务，支持异构IaaS环境。
本次分享由NVIDIA亚太区资深总监李曦鹏主讲，聚焦于加速大语言模型推理的挑战与解决方案。内容涵盖大模型推理优化、性能提升策略及KVCash在用户请求处理中的应用。通过TensorRT-LLM的更新，NVIDIA提供了高性能推理引擎和多种优化技术，如KVCache优化、InflightBatching等，大幅提升了大模型的推理效率。此外，还介绍了与魔搭社区的合作，支持超过50个主流模型的一键部署，显著降低了使用门槛和成本。
瑶池数据库容灾体系助力企业实现数据业务持续在线。该体系涵盖从数据备份到同城、异地，乃至全球多活的多层次容灾方案，确保在故障发生时快速切换、数据不丢失。典型实践包括迅雷集团RDS异地多活、微财IDC实时容灾、巴黎奥运会两地四中心架构及小鹏汽车双活系统，保障业务连续性和数据可靠性。
本次分享的主题是阿里云工程师跟通义灵码结伴编程， 用Spring AI Alibaba来开发 AI 答疑助手，由阿里云两位工程师分享。
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