工业数字孪生解决方案
工业数字孪生是以人工智能技术为手段，结合了空间地理信息技术，自主研发出了全产业链的数字孪生一站式服务，并通过综合运用大数据和物联网技术为数据赋能，驱动“智能+”在各个细分领域的渗透，为工业4.0和行业客户提供全产业链的数字孪生（DigitalTwin）解决方案。
DTwin数字孪生产品平台采用阿里云自研的工业可视化孪生平台，高度融合模块化的可视化框架引擎、支持阿里巴巴达摩院、数据智能算法引擎、全息影像等可视化技术，支持成像技术实现的高可用的的数字孪生平台。实现数字、业务、智能、感知的全面可视化智能应用，支撑工厂、车间、产线的智能化转型升级.低代码可视化搭建.数据源...
来自：
解决方案
高效防护 Web 应用
随着网络技术的不断发展，您的Web应用如果没有流量入口的防护，会面临诸多风险。本方案以ECS实例接入WAF为例，推荐您使用Web应用防火墙（WAF）开启应用防护，避免网站服务器被恶意入侵导致性能异常等问题，保障网站的业务安全和数据安全。同时，为您节约开发成本，满足行业合规要求。
0day漏洞1小时自动应急，云端海量计算资源、大数据加持下的算法模型、威胁情报持续自动更新。部署和容灾多为本地机房部署，要全方位考虑从物理机房到软件系统的容灾机制。公共云/混合云/多云灵活部署，云上多集群自动容灾调度，自带一定程度的DDoS防御。计费方案一次性支出，大量闲置资源，扩容方案复杂。即开即用，即关即...
来自：
解决方案
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
兼容 Greenplum开源数 据仓库，MPP全并行架构，广泛兼容 PostgreSQL/Oracle的语法生态，新一代向 量引擎性能超越传统数据库引擎 10倍以上，分布式 SQL优化器实现复杂查询语 句免调优。实现了对海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索，是各行 业有竞争力的云上数据仓库解决方案。Hologres是一站式实时数据仓库引擎，...
向量检索服务
向量检索服务基于阿里云自研的向量引擎 Proxima 内核，提供具备水平拓展、全托管、云原生的高效向量检索服务。向量检索服务将强大的向量管理、查询等能力，通过简洁易用的 SDK/API 接口透出，方便在大模型知识库搭建、多模态AI搜索等多种应用场景上集成。
条件过滤时，用预先定义的 Field 将会有更快的检索速度和更少的算力开销.支持多种表达式过滤.支持 6 种比较运算符、and 和 or 逻辑运算符以及 like 字符串运算符，满足向量+条件过滤组合查询.条件过滤查询.两路召回、综合排序.具备关键词检索、向量检索、关键词+向量混合检索的优势，且可大幅降低系统复杂度。数据统一、...
来自：
云产品
精准可信电力预测解决方案
基于达摩院前沿的时序预测算法，面向各级电网公司和新能源发电公司提供精准的用电负荷及发电功率预测服务，解决新能源大规模并网带来的预测精度挑战，支撑电力平衡，促进新能源消纳，助力“双碳”战略落地。解决方案包含系统级负荷预测、母线级负荷预测、风功率预测、集中式光伏功率预测、分布式光伏预测。
自学习引擎可根据最新数据定期迭代更新算法模型，无须人工干预即可保持较高准确率，为高精准预测保驾护航.AI 竞争力：高精度预测算法及自学习引擎.采用达摩院先进的可解释性 AI 及推荐算法，智能推荐相似日，对预测结果进行多维度映射和可解释性分析，打开“算法黑箱”，助力业务人员信任和理解AI预测结果。智能化归因复盘...
来自：
解决方案
电力设备预测性维护解决方案
电力设备预测性维护解决方案针对电网重要设备结构和研判处置复杂的问题，利用NLP信息抽取等技术对设备检修规程、故障案例报告和各设备维修专家的大脑经验，以知识图谱的形式进行碎片化入库管理，基于图的智能推理分析技术构建决策能力，对接故障发生时传入的状态等信息，在知识库中推理计算，为故障抢修人员提供秒级故障研判、处置和相似案例推送的决策服务。
基于阿里大数据、PAI人工智能平台及工业大脑提供算法决策引擎.综合能源服务业务应用，结构化数据的存储与服务，负载均衡服务.通过“物联网设备接入”服务连接，支持大规模高并发海量数据存储需求.当事故发生或灾害突发时，大量的设备故障异常，指挥中心和现场作业的原因盘点和处置方案拟定耗时耗力，抢修的多种资源难以有效...
来自：
解决方案
MaxCompute湖仓一体方案
场景描述 自建数据湖与云数仓的融合解决方案，将 MaxCompute与自建的Hive集群做数据打 通，通过存储共享，元数据镜像等方式，解 决传统模式下的存储冗余，计算资源弹性能 力弱的痛点。可大幅度增强系统的资源弹 性，解决业务高峰期计算资源不足的问题。 方案优势 1.业务无侵入性：现有业务无需改造。 2.性能优化：MaxCompute在SQL上做 了大量优化与能力沉淀，可提高SQL 运行性能，降低计算成本。 3.灵活管理：元数据实时同步，无需额外 管理数据同步任务。 4.资源弹性：利用MaxCompute计算池 弹性进行海量数据计算。 解决问题 1.增强业务高峰期的资源弹性。 2.优化自建数据湖的数据治理能力。 3.减少跨平台数据处理的存储冗余。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 访问控制RAM 运维编排OOS MaxCompute（原ODPS） 云企业网CEN
更多信息，请参见：www.aliyun.com/product/vpc DataWorks：DataWorks基于 MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引 擎，为客户提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台，自带阿里巴 巴数据中台与数据治理最佳实践，赋能各行业数字化转型。每天阿里巴巴集团内 部有数万名数据/算法工程师正在使用 DataWorks，...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。4.集群资源隔离和按需分配。解决问题 产品列表 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 容器服务 Kubernetes版(ACK)...
基于弹性供应组构建大数据分析集群
场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用spot实例 交付，最高可省90%成本。 2.稳定可靠：跨可用域、跨实例规格， 降低spot被集体释放的风险；自动托 管，分钟级巡检，动态保证集群的算 力。 3.快速交付：单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合：可分别指定spot和按量 实例的交付策略，以及差额补足的策 略，包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一，无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张，无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
设置全局的抢占式实例上限价格 供应组过期时是否关停供应组内实例 文档版本：20200619 37 基于弹性供应组构建大数据集群分析 Spark集群搭建 超过容量时是否关停供应组内实例 步骤7 确认创建后，弹性供应组会通过动态规划算法，根据您设定的购买量和策略，自动选 择最合适的资源，并持续维持目标算力。等待几分钟后，可以...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您