SQL 作为 SLS 基础功能，每天承载了用户大量日志数据的分析请求，既有小数据量的快速查询（如告警、即席查询等）；也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务，除了要满足不同用户的各类需求，还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间，SLS SQL 团队做了大量的工作，对 SQL 引擎进行了全新升级，SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
在业务场景中，日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集（StoreView）功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析，让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据，真正做到数据分析不受地域边界的限制。
该文档详细介绍了阿里云一键部署和手动部署多媒体数据存储与分发方案的步骤。一键部署通过资源编排服务（ROS）实现自动化，涵盖注册账号、开通服务、创建OSS Bucket、配置CDN加速及绑定IMM等功能，简化了复杂操作。手动部署则更细致地展示了每个配置环节，包括网络规划、资源创建、域名绑定、CDN配置、证书加密及最终的验证与清理，确保用户对整个流程有清晰理解。两种方式均以OSS为核心，支持数据上传、转码处理和加速分发，保障高效稳定的用户体验。
本文基于 2023 云栖大会上关于 Koordinator 分享的实录，介绍小红书通过规模化落地混部技术来大幅提升集群资源效能，降低业务资源成本。
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第六部分部分，主要介绍ASM Istio模式下，数据面链路的转转发链路。
本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践，主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分
本文介绍了阿里云容器服务（ACK）支持的StrmVol存储卷方案，旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统（如EROFS）结合，StrmVol显著降低了小文件访问延迟，适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销，以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务，模拟分布式图像数据集加载，测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况，详细使用方法可参考官方文档。
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。
