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3月前
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云财务管理产品更新:助力客户简化FinOps落地
本次分享由阿里云财务管理产品公司负责人贾栋梁主讲,探讨企业上云后内部管理系统的变化及云上财务管理产品的边界。内容涵盖云财务管理产品如何支持FinOps实现业财一体化,以及账单、成本管理和组织管理等核心功能的优化。通过提升账单透明度、简化成本分析和增强企业级能力,帮助企业更好地进行云上财务管理。
MaxCompute近实时数仓能力升级
本文介绍了阿里云自研的离线实时一体化数仓,重点涵盖MaxCompute和Hologres两大产品。首先阐述了两者在ETL处理、AP分析及Serverless场景中的核心定位与互补关系。接着详细描述了MaxCompute在近实时能力上的升级,包括Delta Table形态、增量计算与查询支持、MCQ 2.0的优化等关键技术,并展示了其性能提升的效果。最后展望了未来在秒级数据导入、多引擎融合及更高效资源利用方面的改进方向。
湖仓融合:MaxComputee与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案
本次主题探讨湖仓融合:MaxCompute与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案。首先从数据湖和数据仓库的历史及业界解决方案出发,分析湖仓融合的两种思路;接着针对国内问题,介绍阿里云如何通过MaxCompute和Hologres解决湖仓融合中的挑战,特别是在非结构化数据处理方面的能力。最后,重点讲解Object Table为湖仓增添了SQL生态的非结构化数据处理能力,提升数据处理效率和安全性,使用户能够在云端灵活处理各类数据。
MaxCompute Data + AI:构建 Data + AI 的一体化数智融合
本次分享将分为四个部分讲解:第一部分探讨AI时代数据开发范式的演变,特别是MaxCompute自研大数据平台在客户工作负载和任务类型变化下的影响。第二部分介绍MaxCompute在资源大数据平台上构建的Data + AI核心能力,提供一站式开发体验和流程。第三部分展示MaxCompute Data + AI的一站式开发体验,涵盖多模态数据管理、交互式开发环境及模型训练与部署。第四部分分享成功落地的客户案例及其收益,包括互联网公司和大模型训练客户的实践,展示了MaxFrame带来的显著性能提升和开发效率改进。
MaxFrame 性能评测:阿里云MaxCompute上的分布式Pandas引擎
MaxFrame是一款兼容Pandas API的分布式数据分析工具,基于MaxCompute平台,极大提升了大规模数据处理效率。其核心优势在于结合了Pandas的易用性和MaxCompute的分布式计算能力,无需学习新编程模型即可处理海量数据。性能测试显示,在涉及`groupby`和`merge`等复杂操作时,MaxFrame相比本地Pandas有显著性能提升,最高可达9倍。适用于大规模数据分析、数据清洗、预处理及机器学习特征工程等场景。尽管存在网络延迟和资源消耗等问题,MaxFrame仍是处理TB级甚至PB级数据的理想选择。
MaxFrame在工作、生活中的应用
MaxFrame作为阿里云自研的Python分布式计算框架,专为连接大数据与AI而设计,能够在我所在的公司、工作以及学习中发挥显著作用。
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3月前
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MaxFrame产品评测
MaxFrame是阿里云提供的Python分布式计算框架,支持大规模Pandas数据分析和大语言模型数据处理。它通过分布式节点显著提升大数据集操作效率,适用于金融、医疗等领域。用户反馈其编程接口友好,但初次使用可能存在配置困惑,建议优化文档和错误提示。相较于其他工具,MaxFrame在阿里云生态系统内集成度高,性能优越,但在开放性和交互体验上仍有改进空间。
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