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2024年12月

• 12.31 17:24:56
  发表了文章 2024-12-31 17:24:56

  阿里云弹性计算稳定性最佳实践

  本文介绍了ECS实例稳定性最佳实践的重要性及其具体实施方法。首先，阐述了ECS作为底层基础设施，其稳定性对业务连续性至关重要，并通过一系列工程化方法构建稳定的基础架构。其次，详细描述了用户如何通过合适规格选择、操作系统更新、事件响应机制等手段规避风险，提升业务稳定性。此外，还探讨了实例Panic风险消除、故障诊断及自动分析等技术细节，以及通过云助手插件实现自动化监控和故障处理的最佳实践。最后，分享了制造业客户的实际案例，展示了如何有效解决大规模Panic事件，确保业务的持续稳定运行。通过这些措施，用户可以充分利用ECS的稳定性优势，保障业务的高效与可靠。
• 12.31 17:20:29
  发表了文章 2024-12-31 17:20:29

  推理降本与提升资源效率的实践

  本课程从业务角度探讨大模型推理部署及资源利用率提升。首先分析大模型与GPU发展趋势，包括模型开源、规模增长及多模态能力增强；其次介绍高效部署大模型推理业务的步骤，涵盖业务场景选择、架构优化及显存规划；接着讲解如何通过DeepCPU-LLM框架和DeepNCCL通讯库优化推理效率；最后探讨通过KuberGPU实现细粒度GPU资源管理，提升整体资源利用率，降低推理成本。
• 12.31 16:50:04
  发表了文章 2024-12-31 16:50:04

  AI + 可观测最佳实践：让业务从“看见”到“洞察”

  本文介绍了AI Ops的概念及其在提升系统运维效率、洞察力和可观测性方面的作用。主要内容分为三个部分：一是监控、观测与洞察的区别及挑战，强调了数据整合和语义对齐的重要性；二是AI与计算如何重塑可观测性，通过UModel数字图谱和多模态存储分析架构实现数据联通；三是最佳实践与未来展望，展示了阿里云AI Stack可观测解决方案的应用案例，并总结了可观测性的四个发展阶段，最终愿景是借助AI力量让每个人成为多领域的专家。
• 12.31 16:45:59
  发表了文章 2024-12-31 16:45:59

  灵骏智算实例异常预测技术

  本文介绍了灵骏智算实例异常预测技术，旨在提前预测GPU等设备的故障，确保大模型训练的稳定性。文章首先探讨了为何需要进行异常预测，指出大规模GPU集群在大模型训练中面临的稳定性挑战。接着阐述了预测的可行性和原理，通过分析复杂系统中的小异常逐步积累导致故障的现象，利用时序指标和关键指标分布模式进行预测。目前该技术可在1-250分钟内提前预测故障，准确率达95%以上，召回率超过20%。最后介绍了系统的集成与应用，强调了端侧部署预测模型的优势，包括降低网络开销、保护用户数据隐私等。
• 12.31 16:43:22
  发表了文章 2024-12-31 16:43:22

  FastGPT 基于Higress 聚合 LLM 网关的最佳实践

  本文介绍了Fast GPT的产品形态和设计理念，重点讨论了大模型的幻觉问题及其对应用落地的影响。Fast GPT通过结合工作流的强逻辑性和AI的理解能力，提升系统的稳定性和可靠性。文章还详细描述了Fast GPT的工作流节点、知识库管理及AI网关的功能，并展示了几个实际应用场景，如私人助手、图文生成和文档处理等。最后，探讨了如何通过引入云函数和Copilot简化代码编写，实现无代码编排的工作流解决方案，提升用户体验。
• 12.31 16:39:46
  发表了文章 2024-12-31 16:39:46

  天财商龙：云上卓越架构治理实践

  天财商龙成立于1998年，专注于为餐饮企业提供信息化解决方案，涵盖点餐、收银、供应链和会员系统等。自2013年起逐步实现业务上云，与阿里云合作至今已十年。通过采用阿里云的WA体系，公司在账号管理、安全保障、监控体系和成本管控等方面进行了全面优化，提升了业务稳定性与安全性，并实现了显著的成本节约。未来，公司将持续探索智能化和全球化发展，进一步提升餐饮行业的数字化水平。
• 12.31 16:38:00
  发表了文章 2024-12-31 16:38:00

  云上IT“新”治理：体系化助力企业上好云、用好云、管好云

  随着云计算的普及，企业上云已不再是难题，如何用好和管好云成为新的挑战。阿里云通过Landing Zone和Well-Architected Framework（WAF）帮助企业搭建安全合规、可扩展的多账号环境，并提供涵盖安全、稳定性、效率、成本和性能五大支柱的最佳实践。其中，Landing Zone助企业构建隔离环境，内置财务管理、资源规划等模块；WAF则提供详细指导原则，确保企业在云上的应用环境安全、稳定、高效。此外，阿里云还推出了一系列工具和服务，如身份权限管理、配置审计、成本分析等，助力企业提升云治理成熟度。
• 12.31 16:32:46
  发表了文章 2024-12-31 16:32:46

  化整为零：湖仓数据平台一站式迁移

  本文介绍了湖仓平台迁移的概况、痛点及解决方案。首先概述了数据湖和数据仓库迁移的现状与背景，强调其重要性及挑战。接着分析了迁移过程中的主要痛点，如数据量大、业务变更频繁等。最后提出了一种化整为零的新范式，通过精细化设计和自动化工具提升迁移效率，并展示了一站式湖仓迁移中心的关键阶段和产品大图，旨在加速迁移过程并减少人工成本。
• 12.31 16:29:30
  发表了文章 2024-12-31 16:29:30

  CMH云迁移中心:企业一站式上云工具实践

  本文介绍了云迁移的趋势与挑战，以及阿里云推出的云迁移中心（CMH）工具。随着企业上云进程的推进，越来越多的企业积极拥抱云原生技术，但复杂业务处理、成本控制、技术架构升级和快速迁移等问题成为主要挑战。CMH通过评估、准备、迁移和割接四个阶段，提供自动化和智能化的解决方案，帮助企业简化上云流程，提升效率。案例显示，CMH成功助力某跨国企业平稳迁移，未来将继续优化用户体验并探索智能化迁移方案。
• 12.31 16:18:34
  发表了文章 2024-12-31 16:18:34

  Landing Zone一站式上云框架场景和实践

  本文将介绍阿里云Landing Zone的方案、应用场景及新功能。Landing Zone是云上安全可控、可扩展的架构，涵盖资源规划、财务管理、身份权限、合规审计、网络规划、安全防护、运维管理和自动化模块八大方面，帮助企业敏捷创新并满足IT治理需求。具体应用包括零售行业的多品牌管理、生命科学的数据交换、自动驾驶的合规监管和金融行业的严格合规要求。新功能则聚焦于财年上线的统一管控产品，如配额管理、Prometheus监控和网络IPAM方案，以及降低跨账号安全门槛。
• 12.31 16:15:44
  发表了文章 2024-12-31 16:15:44

  架构师工具箱：Well-Architected云治理提效实践

  本次分享基于阿里云Well-Architected Framework的最佳实践案例，涵盖企业从上云到优化的全过程。安畅作为国内领先的云管理服务提供商（Cloud MSP），拥有800多名员工，其中70%为技术工程师，为企业提供架构安全、数据智能等技术服务。内容包括Landing Zone与Well-Architected的关系、企业云治理现状及需求分析，重点探讨了安全合规、成本优化、资源稳定性和效率提升等方面的最佳实践，并通过具体客户案例展示了如何通过自动化工具和定制化解决方案帮助企业提升云上业务价值。
• 12.31 16:11:12
  发表了文章 2024-12-31 16:11:12

  刚好够用的授权：如何在云上实施最小权限原则

  本章探讨如何在云上实施最小权限原则，确保企业安全与效率的平衡。通过阿里云RAM管理身份和权限，帮助企业识别和解决过度授权、闲置账户及高危权限问题。主要内容包括：最小权限原则的概述与挑战；云上最小权限的最佳实践路径，如初始规划、业务支撑及权限收敛；使用AccessAnalyzer识别过度授权和外部访问风险。通过这些工具和服务，企业可以有效提升安全性，减少潜在威胁。
• 12.31 15:54:57
  发表了文章 2024-12-31 15:54:57

  打造安全云环境：深入理解阿里云权限体系

  本文将探讨阿里云上的权限管理，帮助理解其背后原理并掌握实践方法。主要内容分为三部分：一是访问控制基本原理，强调避免使用root身份，介绍权限策略语言和类型；二是五种典型的授权方式，包括服务级、操作级和资源级授权等；三是多账号环境下的集中化权限管理，重点介绍如何使用管控策略实现安全合规的集中管控。通过这些内容，用户可以更好地理解和应用阿里云的权限管理体系，确保云资源的安全与高效管理。
• 12.31 15:10:38
  发表了文章 2024-12-31 15:10:38

  企业云资源端到端安全合规：最佳实践与工具应用

  本次课程围绕企业合规的重要性、云上合规框架、阿里云提供的工具及新能力展开。首先，讲解了企业面临的合规挑战，如配置错误导致的数据泄露风险。其次，介绍了合规框架的来源和主动合规的重要性。接着，详细说明了如何通过资源中心、操作审计、管控策略和配置审计等工具实现云资源端到端的合规管理。最后，发布了阿里云在合规方面的最新能力，帮助企业更好地应对合规需求。
• 12.31 15:03:22
  发表了文章 2024-12-31 15:03:22

  卓越架构之FinOps最佳实践

  本文探讨了云成本管理的趋势和FinOps的最佳实践。随着云计算的普及，传统的IT管理模式已无法适应按需使用和按量付费的新模式，导致企业面临资源浪费和成本失控的风险。FinOps作为一种管理理念，强调运维、财务和技术团队的合作，通过数据驱动和业务价值驱动的方式优化云成本。文章介绍了FinOps的核心挑战、最佳实践及技术工具的应用，帮助企业有效管理和优化云成本，实现降本增效。
• 12.31 14:55:04
  发表了文章 2024-12-31 14:55:04

  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。
• 12.31 14:51:16
  发表了文章 2024-12-31 14:51:16

  实时计算UniFlow：Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓

  实时计算架构中，传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好，但在实际运营中常忽略细节，导致新问题。为解决这些问题，提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式（如Paimon）和Flink CDC工具，简化开发流程，降低成本，并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table，实现了声明式ETL，优化了调度和执行模式，使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终，UniFlow不仅提高了开发和运维效率，还提供了更实时的数据支持，满足业务决策需求。
• 12.31 14:45:09
  发表了文章 2024-12-31 14:45:09

  DataWorks深度技术解读：构建开放的云原生数据开发平台

  Dateworks是一款阿里云推出的云原生数据处理产品，旨在解决数据治理和数仓管理中的挑战。它强调数据的准确性与一致性，确保商业决策的有效性。然而，严格的治理模式限制了开发者的灵活性，尤其是在面对多模态数据和AI应用时。为应对这些挑战，Dateworks进行了重大革新，包括云原生化、开放性增强及面向开发者的改进。通过Kubernetes作为资源底座，Dateworks实现了更灵活的任务调度和容器化支持，连接更多云产品，并提供开源Flowspec和Open API，提升用户体验。
• 12.31 14:41:50
  发表了文章 2024-12-31 14:41:50

  DataWorks年度发布：智能化湖仓一体数据开发与治理平台的演进

  阿里云在过去15年中持续为268集团提供数据服务，积累了丰富的实践经验，并连续三年在IDC中国数据治理市场份额中排名第一。新一代智能数据开发平台DateWorks推出了全新的DateStudio IDE，支持湖仓一体化开发，新增Flink计算引擎和全面适配locs，优化工作流程系统和数据目录管理。同时，阿里云正式推出个人开发环境模式和个人Notebook，提升开发者体验和效率。此外，DateWorks Copilot通过自然语言生成SQL、代码补全等功能，显著提升了数据开发与分析的效率，已累计帮助开发者生成超过3200万行代码。
• 12.31 14:36:45
  发表了文章 2024-12-31 14:36:45

  基于OpenLake的大模型训练及RAG应用

  本文介绍了OpenLake在大数据与AI融合方面的应用，重点探讨了如何通过OpenLake打通数据到应用的各个环节。首先，阐述了自然语言处理（NLP）从非结构化数据向结构化数据的转变，并强调了高质量数据对AI模型训练的重要性。接着，详细介绍了OpenLake+PAI平台如何实现大数据与AI的一体化开发，包括数据预处理、多模态数据管理、智能标注及优化推理效率等。最后，结合OpenSearch，展示了RAG（检索增强生成）技术在企业级应用中的挑战与解决方案，如构建稳定高效的检索系统，确保数据安全与准确性。整体方案旨在提升AI模型的效果和安全性，推动各行业的智能化转型。
• 12.31 14:14:59
  发表了文章 2024-12-31 14:14:59

  Hologres+Paimon构建一体化实时湖仓

  Hologres 3.0全新升级，面向未来的一体化实时湖仓。它支持多种Table Format，提供湖仓存储、多模式计算、分析服务和Data+AI一体的能力。Hologres与Paimon结合，实现统一元数据管理、极速查询性能、增量消费及ETL功能。Dynamic Table支持流式、增量和全量三种刷新模式，满足不同业务需求，实现一份数据、一份SQL、一份计算的多模式刷新。该架构适用于高时效性要求的场景，也可用于成本敏感的数据共享场景。
• 12.31 14:10:30
  发表了文章 2024-12-31 14:10:30

  Paimon助力数据湖仓架构实时化升级

  本次分享由阿里云高级技术专家李劲松介绍Paimon助力数据湖仓架构实时化升级。内容涵盖四个部分：1) 数据架构的存储演进，介绍Data LakeHouse结合的优势；2) Paimon实时数据湖，强调其批流一体和高效处理能力；3) 数据湖的实时流式处理，展示Paimon在时效性提升上的应用；4) 数据湖非结构化处理，介绍Paimon对非结构化数据的支持及AI集成。Paimon通过优化存储格式和引入LSM技术，实现了更高效的实时数据处理和查询性能，广泛应用于阿里巴巴内部及各大公司，未来将进一步支持AI相关功能。
• 12.31 14:06:11
  发表了文章 2024-12-31 14:06:11

  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。
• 12.31 14:02:17
  发表了文章 2024-12-31 14:02:17

  数据+AI融合趋势洞察暨阿里云OpenLake解决方案发布

  Forrester是全球领先的市场研究与咨询机构，专注于新兴技术在各领域的应用。本文探讨如何加速现代数据管理，推动人工智能与客户业务的融合创新。面对数据标准缺乏、多云环境复杂性、新兴业务场景及过多数据平台等挑战，Forrester提出构建AI就绪的数据管理基石，通过互联智能框架、全局数据管理和DataOps、端到端数据管理能力、AI赋能的数据管理以及用例驱动的策略，帮助企业实现数据和AI的深度融合，提升业务价值并降低管理成本。
• 12.31 13:59:02
  发表了文章 2024-12-31 13:59:02

  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。
• 12.31 11:34:51
  发表了文章 2024-12-31 11:34:51

  EMR Serverless StarRocks 全面升级：重新定义实时湖仓分析

  本文介绍了EMR Serverless StarRocks的发展路径及其架构演进。首先回顾了Serverless Spark在EMR中的发展，并指出2021年9月StarRocks开源后，OLAP引擎迅速向其靠拢。随后，EMR引入StarRocks并推出全托管产品，至2023年8月商业化，已有500家客户使用，覆盖20多个行业。 文章重点阐述了EMR Serverless StarRocks 1.0的存算一体架构，包括健康诊断、SQL调优和物化视图等核心功能。接着分析了存算一体架构的挑战，如湖访问不优雅、资源隔离不足及冷热数据分层困难等。
• 12.31 11:20:15
  发表了文章 2024-12-31 11:20:15

  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。
• 12.31 10:05:16
  发表了文章 2024-12-31 10:05:16

  EMR管控平台全面升级：智能化助力客户实现在离线混部和降本增效

  本次介绍EMR开源大数据平台2.0的最新特性，基于微服务架构，提供更稳定高效的服务。平台升级主要体现在智能化和Serverless两个方面。智能化功能利用大语言模型提升运维效率，推出一键诊断和根因分析，缩短问题定位时间。全托管弹性伸缩根据业务动态自动调整资源，提高资源利用率。即将推出的EMR on ACS产品形态支持离在线业务混部，进一步优化资源使用，帮助用户实现降本增效。
• 12.30 16:28:50
  发表了文章 2024-12-30 16:28:50

  从数据存储到分析：构建高效开源数据湖仓解决方案

  今年开源大数据迈向湖仓一体（Lake House）时代，重点介绍Open Lake解决方案。该方案基于云原生架构，兼容开源生态，提供开箱即用的数据湖仓产品。其核心优势在于统一数据管理和存储，支持实时与批处理分析，打破多计算产品的数据壁垒。通过阿里云的Data Lake Formation和Apache Paimon等技术，用户可高效搭建、管理并分析大规模数据，实现BI和AI融合，满足多样化数据分析需求。
• 12.30 15:55:56
  发表了文章 2024-12-30 15:55:56

  AI for Network Ops

  网络运维工作涵盖从规划设计到日常维护的多个方面，随着网络规模扩大，人工运维难以应对。自动化运维系统应运而生，通过批量配置变更和监控工具提升效率。大模型（LLM）具备推理、学习和泛化能力，可作为网工的智能助手，优化故障定位等任务。团队通过多轮信息摘要和微调模型，实现了高效准确的故障定位，单个故障定位耗时小于1.5分钟，准确率超过80%。未来，大模型还将应用于智能答疑机器人和意图驱动网络等领域，全面提升网络运维效率。
• 12.30 15:50:32
  发表了文章 2024-12-30 15:50:32

  融合DNS技术产品和生态

  本文介绍了阿里云在互联网基础资源领域的最新进展和解决方案，重点围绕共筑韧性寻址、赋能新质生产展开。随着应用规模的增长，基础服务的韧性变得尤为重要。阿里云作为互联网资源的践行者，致力于推动互联网基础资源技术研究和自主创新，打造更韧性的寻址基础服务。文章还详细介绍了浙江省IPv6创新实验室的成立背景与工作进展，以及阿里云在IPv6规模化部署、DNS产品能力升级等方面的成果。此外，阿里云通过端云融合场景下的企业级DNS服务，帮助企业构建稳定安全的DNS系统，确保企业在数字世界中的稳定运行。最后，文章强调了全链路极致高可用的企业DNS解决方案，为全球互联网基础资源的创新提供了中国标准和数字化解决方案。
• 12.30 15:39:49
  发表了文章 2024-12-30 15:39:49

  DNS技术标准趋势和安全研究

  本文探讨了互联网域名基础设施的结构性安全风险，由清华大学段教授团队多年研究总结。文章指出，DNS系统的安全性不仅受代码实现影响，更源于其设计、实现、运营及治理中的固有缺陷。主要风险包括协议设计缺陷（如明文传输）、生态演进隐患（如单点故障增加）和薄弱的信任关系（如威胁情报被操纵）。团队通过多项研究揭示了这些深层次问题，并呼吁构建更加可信的DNS基础设施，以保障全球互联网的安全稳定运行。
• 12.30 15:34:45
  发表了文章 2024-12-30 15:34:45

  下一代互联网IPv6规模部署和应用

  本文介绍了IPv6在云计算场景下的规模部署与应用创新，强调其作为互联网演进的必然趋势及网络强国建设的基础支撑作用。文章从企业上云部署IPv6、云上IPv6网络底座构建、双栈方案全景图、专有云IPv6改造、政务云和金融客户的实践案例等方面展开讨论，详细阐述了IPv6在不同场景下的技术要求和服务能力。最后展望了IPv6与AI结合的未来发展方向，旨在推动IPv6的全面应用和技术创新。
• 12.30 14:39:58
  发表了文章 2024-12-30 14:39:58

  重塑招聘生态，共赴全局提效

  本次分享主要探讨了大模型在应用中的经验和心得，特别是在深圳市模型推出后对其应用场景的思考。内容涵盖生成式大模型的应用、标注准确率接近人工、招聘领域的具体应用效果，以及大模型如何重塑招聘生态和赋能职场。通过实际案例展示了大模型在客服、电话分析、简历优化等场景中的高效应用，强调其在降低成本、提高效率和解决时空错配问题上的优势。未来，大模型有望进一步优化招聘流程，提升企业与求职者的匹配效率。
• 12.30 14:30:27
  发表了文章 2024-12-30 14:30:27

  高真实感3D高斯数字化身

  本次分享介绍了3D高速扩建高新作为一种新的可微渲染技术，特别是高斯泼溅技术在数字化身3D领域的应用。该技术通过高斯点云扩展传统3D点云属性，实现高真实感、实时交互渲染，优化3D重建与多视点图像生成。文中还探讨了数字化身的构建与应用，包括全身和人头模型的创建，并展示了其在不同环境光照下的效果。最后，提出了未来研究方向，如更灵活的编辑和视频生成大模型的融合，以提升数字人的可控性和真实感。
• 12.30 14:18:01
  发表了文章 2024-12-30 14:18:01

  新浪微博AIGC业务应用探索-AIGC应用平台助力业务提效实践

  本次分享围绕AIGC技术在新浪微博的应用展开，涵盖四个部分。首先分析AIGC为微博带来的机遇与挑战，特别是在内容安全和模型幻觉等问题上的应对策略；其次介绍通过工程架构快速实现AIGC技术落地的方法，包括统一部署模型和服务编排；接着展示AIGC在微博的具体应用场景，如评论互动、视频总结和智能客服等；最后展望未来，探讨大模型的发展趋势及其在多模态和特定业务场景中的应用前景。
• 12.30 14:07:03
  发表了文章 2024-12-30 14:07:03

  深度揭秘复杂异构硬件推理优化

  本文介绍了大语言模型在部署推理层面的性能优化工作，涵盖高性能算子、量化压缩、高效运行时及分布式调度四个方面。面对参数和上下文规模增长带来的显存、缓存与计算开销挑战，文中详细探讨了如何通过优化算子性能、低精度量化压缩、异步运行时框架设计以及多层次分布式架构来提升大模型推理效率。此外，还展示了BladeLLM引擎框架的实际应用效果，证明了这些技术在高并发场景下的显著性能提升。
• 12.30 13:48:11
  发表了文章 2024-12-30 13:48:11

  人工智能平台年度技术趋势

  阿里云智能集团研究员林伟在年度技术趋势演讲中，分享了AI平台的五大方面进展。首先，他介绍了大规模语言模型（LLM）训练中的挑战与解决方案，包括高效故障诊断和快速恢复机制。其次，探讨了AI应用和服务的普及化，强调通过优化调度降低成本，使AI真正惠及大众。第三，提出了GreenAI理念，旨在提高AI工程效率，减少能源消耗。第四，讨论了企业级能力，确保数据和模型的安全性，并推出硬件到软件的全面安全方案。最后，介绍了整合多项核心技术的Pai Prime框架，展示了阿里云在自主可控AI核心框架下的整体布局和发展方向。
• 12.30 13:27:56
  发表了文章 2024-12-30 13:27:56

  Elasticsearch Serverless高性价比智能时序分析关键技术解读

  本篇演讲由阿里云1s团队的贾新寓讲解，主题为高性价比、智能日志更新关键技术。内容分为四部分：回顾日志场景痛点、介绍四大关键能力（开箱即用、高性能低成本、按量付费、智能调度免运维）、解读关键技术（如读写分离架构、ES内核优化等），并演示如何快速接入Serverless产品。通过这些技术，显著提升性能、降低成本，帮助用户实现高效日志管理。
• 12.30 13:22:13
  发表了文章 2024-12-30 13:22:13

  GPU安全容器面临的问题和挑战

  本次分享由阿里云智能集团弹性计算高级技术专家李亮主讲，聚焦GPU安全容器面临的问题与挑战。内容分为五个部分：首先介绍GPU安全容器的背景及其优势；其次从安全、成本和性能三个维度探讨实践中遇到的问题及应对方案；最后分享GPU安全容器带状态迁移的技术路径与应用场景。在安全方面，重点解决GPU MMIO攻击问题；在成本上，优化虚拟化引入的内存开销；在性能上，提升P2P通信和GPU Direct的效率。带状态迁移则探讨了CRIU、Hibernate及VM迁移等技术的应用前景。
• 12.30 13:07:12
  发表了文章 2024-12-30 13:07:12

  分布式大模型训练的性能建模与调优

  阿里云智能集团弹性计算高级技术专家林立翔分享了分布式大模型训练的性能建模与调优。内容涵盖四大方面：1) 大模型对AI基础设施的性能挑战，强调规模增大带来的显存和算力需求；2) 大模型训练的性能分析和建模，介绍TOP-DOWN和bottom-up方法论及工具；3) 基于建模分析的性能优化，通过案例展示显存预估和流水线失衡优化；4) 宣传阿里云AI基础设施，提供高效算力集群、网络及软件支持，助力大模型训练与推理。
• 12.30 11:38:46
  发表了文章 2024-12-30 11:38:46

  深度揭秘超长序列生成任务训练技术

  阿里自研的TorchAcc训练引擎提出了超长序列训练方案FlashSequence，针对超长文本理解、视频生成等场景。通过2D Context Parallel和Hybrid FSDP混合分布式策略，结合显存、计算和通信优化，实现了百万级别超长序列模型的高效训练。FlashSequence在算力、显存需求及分布式训练方面进行了多项创新，性能提升显著，最大可达48%。该方案大幅降低了企业创新成本，提升了业务应用的可能性。
• 12.30 11:28:06
  发表了文章 2024-12-30 11:28:06

  云上AI Infra解锁大模型创新应用

  本节课程由阿里云智能集团资深技术专家王超分享，主题为AI基础设施的发展趋势。课程聚焦于AI Infra设计与Scaling Law，探讨了下一代AI基础设施的设计目标、功能升级及推理场景中的应用。主要内容包括高效支持大规模模型训练和推理、全球调度系统的设计、Rack level的Scale优化以及多租户容器化使用方式。通过这些改进，旨在提升并行效率、资源利用率及稳定性，推动AI基础设施迈向更高性能和更优调度的新阶段。
• 12.30 11:22:23
  发表了文章 2024-12-30 11:22:23

  PAI负责任的AI解决方案： 安全、可信、隐私增强的企业级AI

  在《PAI可信AI解决方案》会议中，分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开：首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战；其次阐述构建AI的关键要素；最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望，确保数据、算法和模型的安全与合规，提供全方位的可信AI解决方案。
• 12.30 11:18:26
  发表了文章 2024-12-30 11:18:26

  深度解读面向大模型开发和应用的数据处理套件

  本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术，重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性，强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件，涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程，以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。
• 12.30 11:09:23
  发表了文章 2024-12-30 11:09:23

  大模型训练稳定性思考和实践

  本次分享由阿里云智能集团高级技术专家张彭城主讲，聚焦大模型训练的稳定性问题。主要内容分为三部分：1) 大模型训练稳定性的关键挑战，包括大规模同步任务中的故障率高和恢复成本大；2) 阿里云大模型训练稳定性系统的介绍，涵盖健康检测、实时可观测系统及自愈系统；3) 实践分享，探讨集群网络故障定位与修复、性能优化等实际问题的解决方案。通过这些措施，确保大模型训练的高效与稳定。
• 12.30 10:35:50
  发表了文章 2024-12-30 10:35:50

  并行文件存储在大模型训练中的探索与实践

  阿里云智能集团存储产品专家何邦剑分享了并行文件存储CPFS在大模型训练中的应用。CPFS针对大模型训练的IO特点，优化性能、降低成本、提升用户体验。它支持多计算平台共享访问，具备数据分层存储、生命周期管理、缓存加速等特性，实现高效的数据处理与管理，显著提升训练效率和资源利用率。尤其在大规模集群中，CPFS提供了高吞吐、低延迟及灵活扩展的能力，助力客户如零一万物实现高性能训练。
• 12.27 16:09:21
  发表了文章 2024-12-27 16:09:21

  云卓越架构：容器安全最佳实践

  本次分享由阿里云智能集团解决方案架构师张玉峰主讲，主题为“云卓越架构：容器安全最佳实践”。内容涵盖容器安全的挑战、云原生容器安全架构及典型场景。首先分析了容器安全面临的问题，如镜像漏洞和权限管理。接着介绍了容器安全架构的五个维度：身份权限管理、配置安全检查、运行时防护、镜像安全检测及发布的安全管控。最后通过具体场景展示了容器身份与权限管理、密钥管理、运行时防入侵等最佳实践，强调了安全左移的重要性，确保从开发到运行的全生命周期安全覆盖。
• 12.26 16:45:40
  发表了文章 2024-12-26 16:45:40

  MongoDB云原生化：为企业开发注入高效动力

  MongoDB云原生化为企业开发注入高效动力，分为三部分：1. 介绍阿里云和MongoDB的服务；2. 阿里云MongoDB解决自建模型痛点的功能，包括隔离性、海量数据处理、弹性能力及运维操作优化；3. 客户案例展示。通过云原生架构，MongoDB实现了灵活的扩展、高效的备份恢复和快速的回档能力，显著提升了企业的业务迭代速度和数据管理效率。典型客户如吉比特、莉莉丝、掌阅等受益于这些功能，实现了更稳定和高效的数据库服务。
• 12.26 16:42:13
  发表了文章 2024-12-26 16:42:13

  云数据库Tair：从稳定低延时缓存到 Serverless KV

  本次分享聚焦云数据库Tair的使用，涵盖三部分内容：1) Tair概览，介绍其作为稳定低延时缓存及KV数据库服务的特点和优势；2) 稳定低延迟缓存技术，探讨如何通过多线程处理、优化内核等手段提升性能与稳定性；3) 从缓存到Serverless KV的演进，特别是在AI大模型时代，Tair如何助力在线服务和推理缓存加速。Tair在兼容性、性能优化、扩缩容及AI推理加速方面表现出色，满足不同场景需求。