你是否，还在担心硬盘损坏等原因导致数据丢失？还在担心自建的消息服务受到恶意攻击？还在担心业务量迅速增加可能导致的性能压力？还在担心没有专业的运维人员？担心机器的维护成本过高？不必担心！MNS消息服务已经帮你一站式解决了以上所有问题，并且，价格超便宜！

日志服务新功能上线介绍，本文介绍日志服务如何支持日志严格保序的写入和消费。

问题背景阿里云消息服务MNS提供公网http可访问的服务。对于包含敏感信息的消息，如何进一步提高从用户客户端程序到阿里云的服务之间的网络链路上的安全性？目前有两种解决方案：    1.MNS提供https的服务域名（计划中，预计4月中旬可用），用户选用https服务地址。    2.用户对传输的消.

问题背景阿里云消息服务MNS的队列的消息大小最大限制是64K，这个限制基本能够满足在正常情况下消息作为控制流信息交换通道的需求。但是，在某些特殊场景下，消息数据比较大时，就只能采用消息分片的方式。那么如何能够基于MNS，又不做消息切片，传递大于64K的消息呢？解法是有的。解决方案1.生产者在往MN.

针对主流日志采集客户端（Logstash，Fluentd，以及日志服务客户端Logtail）进行功能、性能和稳定性测评

日志服务已支持VPC（专有网）中日志收集、以及API访问

随着“新基建”战略推进，我国已建成全球领先的移动通信网络。基于基站数据的LBS定位服务成为各行业数字化转型的重要工具。探数平台基站查询API整合三大运营商数据，提供高精度、低延迟的地理位置查询服务，广泛应用于位置推荐、物流追踪等领域。本文详细介绍该API的核心功能、返回字段及调用流程，并通过Python示例展示使用方法。未来，随着5G和AI技术发展，基站定位将迈向厘米级精度，赋能自动驾驶、工业物联网等前沿领域，助力开发者抢占位置经济的战略高地。

探数平台的ISBN数据查询_专业版API致力于解决高校教辅书籍管理与交易中的痛点。通过输入13位ISBN编码，用户可快速获取图书名称、出版社、作者等20+维度信息，确保正版与版本准确性。该API包含图书基础信息查询和版本对比功能，适用于二手书交易、图书馆管理及电商场景。文档详细解析了ISBN编码规则、接口调用流程及Python示例代码，助力开发者高效集成，推动图书管理数字化升级。

在 Data + AI 时代，随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合，对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施，迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新，深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展，并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。

企业上云的策略，从 Cloud-Hosting 转向 Serverless 架构。块存储作为企业应用上云的核心存储产品，将通过 Serverless 化来加速新的计算范式全面落地。在本话题中，我们将会介绍阿里云块存储企业级能力的创新，深入解析背后的技术细节，分享对未来趋势的判断。

在生成式AI的大潮中，并行文件系统作为高性能数据底座，为AI算力提供高吞吐、低延迟的数据存储服务。在本话题中，我们将介绍阿里云并行文件存储CPFS针对AI智算场景而提供的产品能力演进与更新，深入讲解在性能、成本、稳定、安全等方面的技术创新。

随着大数据时代的到来，云存储作为数据存储和管理的核心基础设施，其重要性日益凸显。同时， AI 快速发展也为云存储的进化与创新提供了强大的驱动力。本话题将解读AI 驱动下云存储的进化趋势，分享阿里云存储的创新技术，助力企业实现数字化升级。

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。

本文深入解析RPA与爬虫的本质差异，帮助企业根据业务需求明智选型。RPA侧重内部流程自动化，爬虫专注外部数据采集。内容涵盖技术原理、应用场景、优劣势对比及主流RPA工具介绍，助力把握自动化趋势，提升效率。

一文总览阿里云存储产品创新与进展！

阿里云 OSS MetaQuery（数据索引）全新升级，支持基于内容和语义的智能检索，面向安防监控、智慧社区、智能零售等场景。企业可快速开启该能力，无需自建基础设施或优化模型，即可自动完成视频、图片、文档等非结构化数据的向量化与索引构建，基于成熟的精排算法和多路召回机制，有效提升检索准确率与召回率，轻松实现 RAG 多模态语义检索和 AI 应用，标志着 OSS 迈入 AI 原生数据管理新时代。