“阿里云：大数据&AI实战派 第2期.pdf”
本文档详细介绍了阿里云在大数据和人工智能领域的最新实践和技术创新，涵盖了多个行业应用场景以及技术解读。以下是对各个部分的详细阐述：
1. 风向标
- IDC大数据趋势解读：强调了数智创新对企业竞争优势的重要性，讨论了企业在大数据转型过程中面临的挑战，并提出了破局策略。
- 阿里云大数据产品新能力：介绍了阿里云ODPS的升级，使其成为一体化大数据平台，以及开源大数据产品矩阵的增强，尤其是DataWorks平台在全链路数据开发治理上的新功能。
2. 他山之石
- 知衣科技案例：展示了阿里云如何协助知衣科技利用大数据提升AI在服装行业的应用，包括图片识别和以图搜图等技术，以及未来的技术架构升级规划。
- 分贝通SAAS企业大数据体系建设：分享了分贝通构建大数据系统的过程，探讨了ToB企业和ToC企业在技术选型上的差异。
3. 上云节省35%计算资源，420个运维人天：运满满实时计算实践和思考
- 满帮集团的业务和平台架构：解释了实时数据处理对满帮业务的重要性，以及如何通过实时计算优化资源利用率和运维效率。
4. 乐元素XHologres：一站式高性能游戏运营分析平台
- Hologres在游戏数据分析中的应用：描述了Hologres如何替代Hive+Presto，提升实时数仓架构，显著提高业务运营效率。
5. vivo推荐业务xDeepRec：全链路优化实践
- 稀疏模型训练和高性能推理框架：详细介绍了vivo如何通过xDeepRec优化推荐业务，实现全链路的性能提升，并规划了未来的改进方向。
6. 技术解读
- Flink的强大与未来发展：深入讨论了Flink从流计算到流批一体计算的演进，以及在云原生环境下的角色，提出了基于Flink的全增量一体化数据集成方案。
7. 实时数仓实践
- 实时数仓的进化与挑战：分析了实时数仓的发展历程，比较了Lambda与Kappa架构，强调了实操的重要性，并提出了下一代实时数仓的发展趋势。
8. 阿里云云原生一体化数仓新能力解读
- 阿里云在云原生数仓方面的最新进展未给出具体细节，但可以推测可能涉及新的技术整合和性能提升。
通过这些案例和解读，我们可以看到阿里云在大数据和AI领域的领先地位，以及其产品和服务如何帮助企业优化资源利用、提升效率并推动业务创新。这些实战经验和新技术解读对于理解大数据和AI在实际应用中的价值具有重要的参考意义。
我的内容管理
展开
