●私有云市场前景广阔！近年来，国家出台了多项支持与促进云计算产业发展的政策。阿里巴巴、电信、腾讯等巨头也争先布局云计算市场。据信通院《云计算发展白皮书（2019）》数据显示：2018年...

OSS 向量存储桶与自建的开源向量数据库相比成本可以下降 95%，可以经济划算地存储大量非结构化数据如视频、图片、音频和文档文件的向量嵌入数据，支持 AI 语义搜索和查询、RAG 知识库等应用。提供基于内容和语义的检索。我们基于 OSS 的向量存储桶，以及通义大模型，为客户构建了一个开箱即用的方案，通过一键开通的方式为客户的对象数据构建向量特征抽取、存储和索引。面向 Agent 和 Agentic

新茶饮行业的数字化演进已从最初的基础设施上云，演进为深度的云原生架构共创与能力共建，再到为 AI 原生提供确定性基座，古茗奶茶在阿里云云原生上的深度实践，正是这种演进的代表。以云消息队列 RocketMQ 版为代表的阿里云云原生产品，正凭借其极致弹性、高稳定性和领先技术，帮助像古茗这类高速发展的企业卸下技术包袱，在激烈的市场竞争中轻装上阵，将更多精力聚焦于业务创新，让“下单丝滑，大促自由”成为新常

一个老问题：Spark 读数据湖，到底需要几个组件在 OSS Tables 的生态里，Spark 是全能主力，从建表、批量 ETL 到复杂分析都能做。但真动手的时候，你会发现“把数据存进去”和“让 Spark 能查出来”之间，还隔着不少工程活。最典型的就是元数据管理。Spark 要读写湖里的表，需要一个 Catalog 服务来记录“哪些表存在、Schema 是什么、数据文件在哪”。传统方案是搭一套

向量存储解决的核心问题是语义检索，即从持续增长的数据中找出与当前任务相关的内容。但要让检索结果真正可用，需要同时处理好几件事：向量要和文本、元数据一起组织，查询链路要正确组合语义、关键词和业务条件，索引要在召回率、延迟和成本之间取舍。这些选择之间还会互相影响，不存在统一最优的方案，只能从具体的工作负载出发。向量存储要打通的最后一公里，不是算法本身再快多少，而是让散落在各处的数据真正被 Agent

acs:osstables:<Region>:<阿里云账号ID>:bucket/<bucket_name>acs:osstables:<Region>:<阿里云账号ID>:bucket/<bucket_name>/table/<table_id>下表列出 OSS Tables 支持的 Action，及其是否支持跨账号授权：分类Action跨账号访问Table Bucket 级别不允许允许不允许允许

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为了满足 AI Agent 场景需求，AgenticFS 为平台上的每个 Agent 或每个终端用户分配独立的 Agent 工作空间，即 AgenticSpace，用于存储会话记录、记忆数据、MarkDown 文件、Skill 等持久化数据；同一 Agent 的多次会话对应 AgenticSpace 下的不同子目录。单个 AgenticFS 文件系统可管理百万级 Agent 工作空间（Agenti

近期，阿里云盘企业版（Cloud Drive for Enterprises）正式发布 CDE Agent。CDE Agent 依托 Qoder Cloud Agent 强大的底层智能体能力，在网盘内无缝实现文件处理与内容生成。这意味着，企业的每一份文件汇入网盘后，即刻成为可被 AI 理解、调用、执行的智能资产。更重要的是，数据不出网盘，即可驱动 AI 完成检索、分析与创作。由此，网盘不再只是存文

除 Agent Sandbox 场景外，云盘克隆在 AI 推理与游戏发版等场景中同样适用：面向推理服务，可加速模型文件在多张 GPU 卡之间的快速分发与加载，大幅缩短推理服务冷启动耗时，降低算力空闲成本；面向游戏业务场景，可加速游戏版本的批量分发，满足开服、扩容、弹性调度等业务诉求。通过提前加载快照数据，确保新创建的云盘快速完成初始化，具备完整的 I/O 性能，从而消除首次数据访问时的延迟。支持在