无缝集成 MySQL，解锁秒级数据分析性能极限
在数据驱动决策的时代，一款性能卓越的数据分析引擎不仅能提供高效的数据支撑，同时也解决了传统 OLTP 在数据分析时面临的查询性能瓶颈、数据不一致等挑战。本文将介绍通过 AnalyticDB MySQL + DTS 来解决 MySQL 的数据分析性能问题。
跨云数据管理平台DMS：构建Data+AI的企业智能Data Mesh
跨云数据管理平台DMS助力企业构建智能Data Mesh，实现Data+AI的统一管理。DMS提供开放式元数据服务OneMeta、一站式智能开发平台和云原生AI数据平台，支持多模数据管理和高效的数据处理。结合PolarDB、AnalyticDB等核心引擎，DMS在多个垂直场景中展现出显著优势，如智能营销和向量搜索，提升业务效率和准确性。通过DataOps和MLOps的融合，DMS为企业提供了从数据到AI模型的全生命周期管理，推动数据驱动的业务创新。
AnalyticDB PostgreSQL版：Data+AI 时代的企业级数据仓库
AnalyticDB PostgreSQL版是面向Data+AI时代的企业级数据仓库，涵盖产品架构、核心技术、客户案例及功能发布四大部分。产品架构包括数据分析和AI/ML的存储与计算优化；核心技术涉及高性能实时引擎Beam、向量化执行引擎Laser及优化器Orca；客户案例展示了丝芙兰和领跑汽车的应用；新功能如pgsearch全文检索和In-Database AI/ML进一步提升了性能与易用性。
AI 时代：从 Spring Cloud Alibaba 到 Spring AI Alibaba
本次分享由阿里云智能集团云原生微服务技术负责人李艳林主讲，主题为“AI时代：从Spring Cloud Alibaba到Spring AI Alibaba”。内容涵盖应用架构演进、AI agent框架发展趋势及Spring AI Alibaba的重磅发布。分享介绍了AI原生架构与传统架构的融合，强调了API优先、事件驱动和AI运维的重要性。同时，详细解析了Spring AI Alibaba的三层抽象设计，包括模型支持、工作流智能体编排及生产可用性构建能力，确保安全合规、高效部署与可观测性。最后，结合实际案例展示了如何利用私域数据优化AI应用，提升业务价值。
云原生数据仓库AnalyticDB：深度智能化的数据分析洞察
云原生数据仓库AnalyticDB（ADB）是一款深度智能化的数据分析工具，支持大规模数据处理与实时分析。其架构演进包括存算分离、弹性伸缩及性能优化，提供zero-ETL和APS等数据融合功能。ADB通过多层隔离保障负载安全，托管Spark性能提升7倍，并引入AI预测能力。案例中，易点天下借助ADB优化广告营销业务，实现了30%的任务耗时降低和20%的成本节省，展示了云原生数据库对出海企业的数字化赋能。
AnalyticDB MySQL版：云原生离在线一体化数据仓库支持实时业务决策
AnalyticDB MySQL版是阿里云推出的云原生离在线一体化数据仓库，支持实时业务决策。产品定位为兼具数据库应用性和大数据处理能力的数仓，适用于大规模数据分析场景。核心技术包括混合负载、异构加速、智能弹性与硬件优化及AI集成，支持流批一体架构和物化视图等功能，帮助用户实现高效、低成本的数据处理与分析。通过存算分离和智能调度，AnalyticDB MySQL可在复杂查询和突发流量下提供卓越性能，并结合AI技术提升数据价值挖掘能力。
低成本 Serverless AI 检索介绍和实验
本文介绍了低成本Serverless AI检索技术，分为四部分：1) AI检索介绍，通过电商客服案例展示AI检索的应用和优势；2) 表格存储介绍，详细解释了表格存储的结构化数据处理能力及其在AI检索中的作用；3) 实验：RAG，通过具体实验演示基于表格存储的RAG流程及效果；4) 总结，强调向量检索、易用性和丰富的接口特性。整体内容展示了如何利用Serverless架构实现高效、低成本的AI检索解决方案。
Serverless 应用引擎 SAE：让应用管理如此简单
本次课程由阿里云智能集团高级技术专家赵庆杰分享，主题为“Serverless 应用引擎 SAE：让应用管理如此简单”。课程涵盖四个主要部分：降本增效、功能场景、关键技术与客户案例。SAE 引擎通过按量付费、弹性伸缩等特性简化应用管理，帮助企业将更多精力投入到 AI 应用和业务价值上。SAE 提供了低门槛微服务架构转型、应用快速上云、一键启停环境、高可用方案及 CI/CD 解决方案等功能。此外，还介绍了高等教育出版社使用 SAE 进行云原生改造的案例，展示了其在降本增效、提升研发效能和安全性方面的显著成果。
AI 原生应用开发实战营
内容主题是 AI 原生应用的趋势与实践，由主要负责阿里云上消息产品线的技术与业务相关事宜的阿里云消息团队负责人、Apache Rocket MQ 社区的联合创始人隆基（花名林清山）分享。主要分为三部分：
1. AI 原生应用趋势和实践
2. AIGC 趋势下的智能编码探索与企业侧实践
3. 掌控你的 Java 智能体应用