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。
随着云计算和人工智能(AI)技术的飞速发展,企业对于高效、灵活且成本效益高的解决方案的需求日益增长。本文旨在探讨 Serverless 架构与 AI 技术的结合,如何通过 Serverless 函数计算和 AI 开发平台,助力企业简化应用开发流程,减少企业 AI 业务试错成本,加速业务创新,为企业业务发展提供无限可能。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器,在 2.0 版本中,全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理,介绍了如何编写 SPL 语句,从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式,帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。
DataAgent如何助理业务和研发成为业务参谋?如何快速低成本的创建行业数据分类标准?如何管控数据源表的访问权限?如何满足企业安全审计需求?
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享,讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势,包括它在性能上超越 Filebeat 的能力,并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
对象存储OSS作为云上数据湖,被广泛应用在商业智能、数据决策、广告推荐等大数据分析的场景上。随着AI workload的不断增长,OSS数据湖也在随着workload的变化不断演进。
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖,通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值,以及用户在使用中的最佳实践。
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在伊利对外展现的不断进化的产品底层,这家国民乳制品企业已经建立起了精密、庞大的以数据中台为底层的数智化模型,真正做到了“以数据为业务导向”。 如今,这不仅是伊利的故事,更是中国一众大型供应链企业的新故事。