AI与智能服务
数据管理与存储
音视频营销
视联网
行业数字化
数据管理与存储
未读
llpyg: LLGo 快速集成 Python 生态的桥梁
前言 LLGo[1] 是一款基于 LLVM 的 Go 编译器，通过 LLVM 为 Go 语言整合了 C 和 Python 语言生态，让开发者可以更工程化地在 Go 中使用海量的 Python 生态库，比如直接使用 numpy、torch 等库。
X绘图：我们如何让 AI 更好地融入产品
前言 我们正处于 AI 大模型落地的浪潮中。越来越多的应用都喜欢标榜“AI 赋能”、“AI 融入”。但是，很多应用和程序并没有很好的将 AI"融入"他们的应用，而只是做了"引入"，一个按钮，一个接口，一个对话框；一个简单的引入 API 确实能带来 AI 对话的能力，但是这和真正的让AI提升工作效率和
数据管理与存储
未读
工业互联网与电信行业：对象存储支撑5G时代的海量日志与M2M数据管理
电信行业是分布式存储和对象存储解决方案的重要应用领域之一。随着5G网络和产业互联网的深入发展，电信运营商和工业企业面临着媒体内容爆发式增长、网络日志和M2M（机器对机器）数据持续累积的挑战。对象存储凭借其高并发、无限扩展能力和与大数据生态的深度集成，成为支撑5G时代海量数据管理的核心基础设施。 电信
数据管理与存储
未读
高性能与高吞吐：对象存储在虚拟化、超融合和数据中心中的应用范式
随着企业IT基础设施向软件定义存储（SDS） 和超融合架构（HCI） 演进，对象存储不再仅仅局限于云端归档，而是在私有云、虚拟化（VDI）和数据中心中扮演越来越重要的角色。对象存储的分布式本质使其能够与块存储和文件存储协同，构建满足多样化应用场景的统一存储平台。 分布式存储的统一性与对象存储的角色
数据管理与存储
未读
数据生命周期管理与智能分层存储：自动化实现数据价值最大化
在PB级数据存储时代，企业数据资产的规模和访问模式不断变化，如何平衡存储成本与访问效率成为IT运营的关键挑战。数据在其生命周期内价值会随时间衰减，访问频率通常会降低。对象存储提供的生命周期管理和智能分层存储是两种互补的自动化策略，旨在确保数据始终存储在成本最优且满足访问需求的层级，从而实现数据价值的
数据管理与存储
未读
边缘计算与存储加速：对象存储赋能5G时代低时延应用
随着5G网络、产业互联网和万物智联的快速发展，数据生成和处理正向网络边缘迁移。传统的中心云存储模式在处理海量边缘数据和要求低时延、高带宽的实时应用时，面临数据上传链路差、带宽利用率低等行业痛点。对象存储解决方案通过其边缘存储服务和边缘计算集成，成为支撑5G时代边缘应用和低时延数据处理的关键基础设施。
数据管理与存储
未读
媒体和娱乐行业：对象存储驱动的富媒体资产管理与内容全球分发
媒体和娱乐（M&E）行业是对象存储解决方案的核心应用领域之一。该行业以生产和依赖海量的富媒体内容（如高清视频、图片、音频文件和游戏资产）为主要特征。构建现代化的媒体资产管理（MAM）系统，必须解决内容生产、存储、分发和长期归档等全生命周期中的高容量、高并发、高成本挑战。对象存储凭借其弹性、处理能力和
数据管理与存储
未读
对象存储在AI数据湖中的核心地位：支撑大规模模型训练与知识提取
随着人工智能（AI）进入爆发式增长的前夜，特别是大模型和深度学习技术的飞速发展，对底层数据基础设施提出了前所未有的要求。AI模型训练的成功，依赖于海量、高质量、多模态的数据。对象存储因其在处理大规模非结构化数据方面的固有优势，已成为构建现代AI数据湖架构的核心存储基石。 对象存储为什么是AI数据湖的
数据管理与存储
未读
混合云与多云对象存储策略：数据流动性、弹性与成本优化并重
随着云计算深入企业核心业务，单纯的公有云或私有云部署已难以满足复杂的业务连续性、数据合规和成本控制需求。混合云（Hybrid Cloud） 和多云（Multi-cloud） 战略成为主流，而对象存储解决方案作为连接不同云环境的核心存储层，在实现数据流动性、弹性扩容和整体成本优化方面发挥着关键作用。