云端问道19期方案教学-将本地冗余转换同城冗余，提升业务稳定性
本文介绍了阿里云对象存储OSS如何将本地冗余转换为同城冗余，以提升业务稳定性。内容分为五部分：背景介绍、存储冗余概述、创建同城冗余存储Bucket、转换Bucket的存储冗余类型及补充内容。重点讲解了本地冗余与同城冗余的区别、创建和转换同城冗余的具体操作步骤及注意事项。同城冗余能提供更高的数据持久性和服务可用性，确保业务连续性，且在转换过程中不会对业务产生影响。
云端问道方案教学4期—多媒体数据存储与分发
本文整理自阿里云存储服务产品团队关于多媒体数据存储与分发的分享，涵盖以下四部分内容：1）行业痛点及背景：分析Web 2.0到AIGC时代下多媒体行业的存储挑战；2）方案优势介绍：结合对象存储（OSS）、智能媒体管理（IMM）和内容分发网络（CDN），提供高效、低成本的解决方案；3）典型场景应用：包括音视频、在线教育、网站/APP/小程序、游戏下载等场景的具体应用；4）选型推荐：根据业务需求选择合适的产品配置。该方案通过动静分离、智能处理和全球加速，帮助企业在数据存储与分发中实现降本增效。
云计算，何为云，又何以计算？
本文由笠泱撰写，是“拥抱云计算”系列的第一篇章，旨在分享云计算的概念及其诞生背景，重点介绍了阿里云飞天操作系统。文章从虚拟化技术的起源讲起，探讨了其如何演变为云计算的基础，并详细解释了云计算的关键特性：按需使用、按量付费和弹性。文中还分类介绍了云计算的主要服务模式（IaaS、PaaS、SaaS等）及部署方式（公共云、私有云、混合云），并分析了亚马逊AWS和阿里云在云计算领域的领导地位。最后，文章通过对比OpenStack与阿里云飞天架构，深入浅出地解析了阿里云飞天系统如何调度算力，帮助读者理解云计算的实际运作机制。阅读本文大约需要30分钟，内容详实，值得一读。
云端问道8期方案教学-基于Serverless计算快速构建AI应用开发
本文介绍了基于Serverless计算快速构建AI应用开发的技术和实践。内容涵盖四个方面：1) Serverless技术价值，包括其发展趋势和优势；2) Serverless函数计算与AI的结合，探讨AIGC应用场景及企业面临的挑战；3) Serverless函数计算AIGC应用方案，提供一键部署、模型托管等功能；4) 业务初期如何低门槛使用，介绍新用户免费额度和优惠活动。通过这些内容，帮助企业和开发者更高效地利用Serverless架构进行AI应用开发。
云端问道6期方案教学-创意加速器：AI 绘画创作
本文整理自绍懿老师在云端问道第6期关于“创意加速器：AI绘画创作”的分享，主要介绍阿里云通义万相大模型的应用。内容涵盖七大部分：有趣的应用场景、通义万相简介、使用方法、优势特点、典型案例（如电商和营销场景）、收费标准及实操部署。通过这些内容，用户可以快速了解如何利用通义万相实现文字生成图片、图像编辑等功能，并应用于实际业务中，提升效率与创造力。
云端问道15期方案教学-基于数据生命周期管理的存储成本优化
基于数据生命周期管理的存储成本优化，由王太平分享。内容涵盖对象存储的产品技术背景、介绍、核心功能及商业应用情况。重点讲解了如何通过生命周期管理，根据数据热度和访问时间，将数据智能迁移至不同存储层级（标准、低频、归档、冷归档、深度冷归档），从而实现成本最优。同时，针对不同类型的数据访问需求，提供了具体的策略建议，帮助企业在不影响业务的前提下大幅降低存储成本。
云端问道17期方案教学-AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了AI场景下的对象存储OSS数据管理实践，由阿里云技术专家明锦分享。主要内容分为两部分：1) AI场景下对象存储实践方案，包括对象存储的应用、优势及在模型推理中的优化；2) OSS常用工具介绍，如OSSFS、Python SDK、Go SDK等，并详细说明了这些工具的特点和使用场景。文中还探讨了不同模式下的性能优化，以及即将推出的OS Connector for AI/ML工具，旨在提升数据下载速度和IO性能。
云端问道20期方案教学-体验RDS通用云盘核心能力
本文整理自杨浩磊（木信）老师在云端问道20期方案教学中的分享，主要介绍了RDS通用云盘的核心能力。内容涵盖四个方面：1) 初识RDS通用云盘，介绍其多级存储架构和工作原理；2) 核心能力，包括IO加速、IO突发和数据归档；3) 方案及应用案例，展示如何通过RDS通用云盘提升性能并降低成本；4) 线上活动与权益，提供免费试用和超值礼包等优惠信息。RDS通用云盘通过缓存层、数据层和冷存层的结合，实现了高性能与低成本的平衡，帮助企业有效应对数据库运维挑战。
PolarDB PG 版冷热数据分层功能介绍
本文介绍了云原生数据库PolarDB PG版的冷热数据分层存储功能，涵盖其原理、特性及最佳实践。冷热分层存储通过将冷数据归档至OSS（对象存储服务），实现低成本高效存储，同时保持SQL操作透明性和性能优化。支持多种分层模式，如表与索引分层、大字段独立归档等，并提供压缩和缓存机制以提升访问速度。此外，还介绍了如何通过DDL语句轻松转存数据至OSS，以及一系列最佳实践，包括自动冷热分层、无锁表转存和一键转存等功能。
阿里云PolarDB游戏场景最佳实践
阿里云PolarDB游戏场景最佳实践涵盖了数据库体系演进、行业优化、Redis解决方案、性能优化、备份还原及全球部署等内容。PolarDB通过共享存储、物理复制等技术提升读扩展和大容量支持，针对游戏行业的高IO需求进行优化，提供秒级备份与快速恢复能力。同时，PolarDB for Redis实现了一写多读架构，支持百TB级别的高性能存储，具备成本优势。该方案已在米哈游等大型游戏中广泛应用，确保了高并发下的稳定性和数据一致性，满足游戏行业的特殊需求。
