AI基礎(chǔ)設(shè)施、ServerlessAI、AI搜索、數(shù)據(jù)湖、開(kāi)源等多個(gè)領(lǐng)域，更有 6 45 87三、AI與數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值 169 661、面向AI的存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)77(1)面向AI的存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí) OSS輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。許多AI應(yīng)用在進(jìn)行預(yù)處理時(shí)需要模型支持，通過(guò)OSS99(2)全球最完整的存儲(chǔ)產(chǎn)品和服務(wù)1、AI驅(qū)動(dòng)下的云存儲(chǔ)創(chuàng)新(1)數(shù)據(jù)就像浩瀚的宇宙 (3)存儲(chǔ)產(chǎn)品 (4)全球最完整的存儲(chǔ)產(chǎn)品和服務(wù)(1)對(duì)象存儲(chǔ)OSS與數(shù)智融合的能力創(chuàng)新做數(shù)據(jù)的檢索，可通過(guò)自然語(yǔ)言告知需要檢索日落的照片，或作為產(chǎn)品經(jīng)理，需要檢索基于文件元信息進(jìn)行操作對(duì)象過(guò)濾，輸出結(jié)果支持JSON\YAML\X(2)諸多產(chǎn)品能力升級(jí)的背后關(guān)鍵技術(shù)解讀力，客戶可按照需要的時(shí)間點(diǎn)動(dòng)態(tài)的調(diào)配值滿足不 重點(diǎn)工作為做好一對(duì)一的成本模型支撐好100Gbps每租戶在每個(gè)地域的達(dá)成是重點(diǎn)工3、EBS深度解析：云原生時(shí)代企業(yè)級(jí)塊存儲(chǔ) 言，我們應(yīng)該從傳統(tǒng)的塊設(shè)備資源管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)榛畹財(cái)U(kuò)展磁盤(pán)空間。這一改進(jìn)相較于傳統(tǒng)本地的拍照標(biāo)簽關(guān)聯(lián)到特定的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。這些業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以是ES集群、Kafka集群或(2)諸多產(chǎn)品能力升級(jí)背后關(guān)鍵技術(shù)解讀 下場(chǎng)景：在一個(gè)大型企業(yè)中，可能有數(shù)十個(gè)甚至上百個(gè)小團(tuán)隊(duì)共同使用AI基礎(chǔ)設(shè)施和型加載的延遲提出了更高的要求。這是從去年的千第一是Burst寫(xiě)吞吐以及最大延遲的可控性，前面已經(jīng)提到寫(xiě)吞吐可達(dá)數(shù)百GB，并且存儲(chǔ)之間的RDMA連接，并且計(jì)算和存儲(chǔ)之間的網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了存算分離。再往下一層是多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)的場(chǎng)景，提供加速效果。我們提供了單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)在順序讀場(chǎng)景下的 5、NAS深度解析：面向云原生應(yīng)用的文件存儲(chǔ)(1)面向云原生應(yīng)用的文件存儲(chǔ)NAS能力更新的計(jì)算應(yīng)用和使用存儲(chǔ)的方式發(fā)生了巨大的變化。 每一年都會(huì)官宣阿里云文件存儲(chǔ)的大圖，今年非常顯著的變化是應(yīng)對(duì)高性能的云原生AI 與傳統(tǒng)的性能型規(guī)格相比，高級(jí)型NAS的定價(jià)0.85/GB元，相比性能型規(guī)格的每.一是掛載優(yōu)化：傳統(tǒng)上，許多客戶通過(guò)NFS進(jìn)行掛載，這涉及一些掛載參數(shù)，如.二是容器訪問(wèn)策略：當(dāng)容器非共享地訪問(wèn)文件存儲(chǔ)時(shí).四是可用性探針使用：對(duì)于文件存儲(chǔ)可用性的探針，建議不必在每個(gè)容器上都設(shè)置探6、Tablestore深度解析：面向AI場(chǎng)最佳實(shí)踐(1)面向AI場(chǎng)景的表格存儲(chǔ)Tablestore能阿里云Tablestore是與阿里云一起發(fā)展的產(chǎn)品。2009年是阿里云成立的一年，而 模對(duì)比。交付規(guī)模對(duì)比的費(fèi)用下降的兩個(gè)規(guī)格是容量型的規(guī)3~9倍。同樣在性能消耗情況下，以及在提供這么高的吞吐倍數(shù)下，查詢時(shí)延比自建 使用戶在使用向量檢索功能時(shí)可以不用把兩套計(jì)算邏輯和兩套工程鏈路分開(kāi)，不需要做 管理這些數(shù)據(jù)成為了一個(gè)重要的問(wèn)題。越來(lái)越多7、海量數(shù)據(jù)的智能處理及在網(wǎng)盤(pán)場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐(1)面向海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣化處理能力(2)企業(yè)網(wǎng)盤(pán)基于智能媒體管理的應(yīng)用轉(zhuǎn)型對(duì)應(yīng)的視頻。用戶也可利用超聲波的特性實(shí)時(shí)在網(wǎng)盤(pán)上這里演示的是用戶直接用自然語(yǔ)言描述自己的8、CloudBackup深度解析：從被動(dòng)防御到主動(dòng)保護(hù)(1)企業(yè)數(shù)據(jù)保護(hù)的挑戰(zhàn)和應(yīng)對(duì)策略小概率事件并不意味著它絕對(duì)不會(huì)發(fā)生。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2023年勒索病毒攻擊的數(shù)量激增了們總結(jié)出了四步主動(dòng)防御策略。第一步是主動(dòng)發(fā)現(xiàn)與(2)主動(dòng)數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)詳解最后一道防護(hù)是阿里云的服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)保護(hù)物理層。所有業(yè)務(wù)都在VPC（VirtualPrivate配置好后可以重復(fù)應(yīng)用于不同的資源上。我們的線列出這些資源和對(duì)應(yīng)的備份任務(wù)。然后對(duì)所有任務(wù)生成并且匹配無(wú)誤后就會(huì)放到調(diào)度和監(jiān)控層進(jìn)行行排障操作以確保策略能夠正常運(yùn)行并得到正確的執(zhí) 在各類大小展會(huì)中鮮少被邊緣化的話題--人工智能。為何人工智能在過(guò)去兩年間引起了廣這意味著什么？樂(lè)觀主義者正在持續(xù)且大規(guī)4Transformer(2)人工智能發(fā)展的因素 (3)人工智能開(kāi)發(fā)框架對(duì)于存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)(4)人工智能的數(shù)據(jù)預(yù)處理移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的許多功能也是依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的(5)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練張量并行等多種并行方式。在典型的數(shù)據(jù)并行場(chǎng)景中，整個(gè)集群會(huì)被劃分為多個(gè)不同的(6)數(shù)據(jù)問(wèn)題(8)落地過(guò)程上成功落地。該方案提供了更豐富的開(kāi)發(fā)能力(9)數(shù)據(jù)管理過(guò)程2、構(gòu)建AI數(shù)據(jù)管道：從數(shù)據(jù)到洞察的高效之旅最佳實(shí)踐在關(guān)鍵的訓(xùn)練場(chǎng)景中，我們需要關(guān)注兩個(gè)核心點(diǎn)：一是快速拉起數(shù)據(jù)集，二是高效寫(xiě)入(1)OSS面向AI和數(shù)據(jù)分析的性能演進(jìn)(2)OSS數(shù)據(jù)安全與合規(guī)(3)OSS數(shù)據(jù)管理的演進(jìn)除了傳統(tǒng)的OSS外，針對(duì)A捕獲AI平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)請(qǐng)求，然后將這些請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給Connector的Runtime。息。為了提升數(shù)據(jù)檢索的豐富性和靈活性，今年我們結(jié)合阿里云的表格檢索服務(wù)進(jìn)入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，對(duì)于希望自建場(chǎng)景的客戶，有兩種方式可供選擇。第一種是使用4、保障業(yè)務(wù)連續(xù)性，企業(yè)災(zāi)備建設(shè)新思路(1)企業(yè)業(yè)務(wù)連續(xù)性離不開(kāi)災(zāi)備建設(shè)要更高的穩(wěn)定性。然而，降低成本的壓力又非常大。在這三個(gè)矛盾之間，如果沒(méi)有中間的差異化數(shù)據(jù)到另一個(gè)可用區(qū)的副卷上并應(yīng)用。5、使用云存儲(chǔ)構(gòu)建云上推理平臺(tái)(1)大模型分布式推理工作流(3)大模型分布式推理場(chǎng)景存儲(chǔ)需求(4)面向推理基礎(chǔ)存儲(chǔ)服務(wù)(5)高并發(fā)場(chǎng)景與分發(fā)加載結(jié)合高并發(fā)場(chǎng)景下的分發(fā)需求和函數(shù)計(jì)算容器存儲(chǔ)的特點(diǎn)，NAS在基于函數(shù)計(jì)算的(6)小模型加速緩存池6、低成本ServerlessAI檢索介紹和第二從數(shù)據(jù)庫(kù)里尋找用戶最近沒(méi)有發(fā)貨的商品(2)表格儲(chǔ)存介紹檢索出來(lái)。索引構(gòu)建有一些其它的策略。上部分查詢默認(rèn)提供同城容災(zāi)。同城容災(zāi)能力完全不需要用臺(tái)上導(dǎo)下來(lái)的表格存儲(chǔ)的功能介紹的文檔。點(diǎn)數(shù)據(jù)詳情，看到歷史數(shù)據(jù)，這是通過(guò) 算單元，通過(guò)tensorcall進(jìn)行操作；而在進(jìn)行視頻編解碼時(shí)，則使用Decoder和 通過(guò)降低成本和提升吞吐量就能有效解決存儲(chǔ)問(wèn)題。(4)與阿里云存儲(chǔ)持續(xù)共創(chuàng)AI數(shù)據(jù)湖邊緣緩存方案何節(jié)點(diǎn)上都能實(shí)現(xiàn)緩存加速和透明接入。換言之，我們可以利用短距離的專線連接術(shù)為上層應(yīng)用提供了一種存儲(chǔ)與計(jì)算自然分離的全主存儲(chǔ)來(lái)存放數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均保存在對(duì)象存儲(chǔ)中。另一個(gè)重要的抽象組件是WAL3、AI集象智能檢索最佳實(shí)踐結(jié)合AI獨(dú)創(chuàng)獲客大模型五、存儲(chǔ)熱點(diǎn)技術(shù)解讀—(2)性能提升增加成本，介質(zhì)單位密度性能下降，如何優(yōu)化以做到容量。實(shí)際上按照單盤(pán)提供的100IOPS，100MB/s的能力，1PB容量提供(3)網(wǎng)絡(luò)接入優(yōu)化(4)最后一公里(5)總結(jié)與展望(1)大模型對(duì)存儲(chǔ)性能挑戰(zhàn)和優(yōu)化在數(shù)據(jù)集訪問(wèn)環(huán)節(jié)，其特征在于訓(xùn)練完整的Epoch過(guò)程中，會(huì)全面加載整個(gè)數(shù)據(jù)集。據(jù)集被完整加載了一次。但在實(shí)際訓(xùn)練中，為了獲得最佳的模型效果，通常會(huì)進(jìn)行多次 首先在端上構(gòu)建了一個(gè)單機(jī)和分布式的兩級(jí)緩存體系。我們盡量將同步進(jìn)行操作。這意味著如果有一部分GPU已經(jīng)完成了讀數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練任務(wù)