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让研发规范管得住，在流水线之上做研发流程
研发规范的目标，是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位，无法解决研发规范的落地问题，需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品：云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案，快来使用体验吧！
数据湖面向AI场景的进化
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。
某海外视频网站AWS S3 搬迁至OSS解决方案
某网站主体位于AWS，经营视频直播/点播以及其他互联网衍生业务，面向广大的海外手机端客户。目前已经在使用阿里云的VOD SDK，并将主要视频数据存放于S3。现需要将业务从AWS S3迁移至阿里云OSS。
AI时代数据湖实践
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。
任务调度企业级场景下的新选择，兼容 XXL-JOB 通信协议
XXL-JOB 是一个开源的分布式任务调度平台，开箱即用、简单易上手，得到了很多开发者的喜爱。和其他中间件开源项目一样，当开发者把开源项目部署到公共云，应用到企业级场景中时，就会在稳定性、性能、安全、其他云产品间集成体验上提出更高的要求。基于此背景，阿里云微服务引擎 MSE 基于自研的分布式任务调度平台 SchedulerX，通过兼容 XXL-JOB 客户端的通信协议，在开源 XXL-JOB 版本的基础上，提升了稳定性、安全、性能、可观测等能力，满足企业客户的需求。此外，为方便测试，提供了一个月 400 元额度的免费试用和预付费首购 5 折、续费 6.5 折起的优惠。
浏览量超 10w 的热图，描述 RAG 的主流架构
大模型性能的持续提升，进一步挖掘了 RAG 的潜力，RAG 将检索系统与生成模型相结合，带来诸多优势，如实时更新知识、降低成本等。点击本文，为您梳理 RAG 的基本信息，并介绍提升大模型生成结果的方法，快一起看看吧~
Data+AI双轮驱动，阿里云存储服务全面升级
近日，2024云栖大会现场，阿里云宣布对其存储服务进行全面升级，围绕 Storage for AI 与 AI in Storage 两大领域，提出“4 Any + 3 AI ”的升级方向，揭示存储基础设施与AI的双向赋能路径。阿里云存储产品将支持更多AI业务高效创新， 同时 AI 技术也将助力基础设施迭代，支持企业更好地管理数据资产。