雲棲號在線課堂，及時瞭解行業動態！阿里雲推出疫情專題方案，爲企業業務護航，讓你足不出戶瞭解行業動態。
在這裏可以走近阿里雲基礎產品，瞭解更多應用方案，還能遇見大咖分享洞見及故事！也可以通過視頻的形式讓你高效、生動的瞭解場景化的上雲最佳實踐。
本週重磅推薦
標題：阿里雲“升艙計劃”重磅發佈
簡介：數字經濟時代，企業數據存在海量、實時、多元化等明顯的特徵。傳統數據倉庫因存在擴展性瓶頸、計算場景單一、數據類型有限等原因，無法滿足企業訴求。本議題圍繞雲原生數據倉庫，重磅發佈'升艙計劃'，爲企業提供從傳統數倉全面升級至雲原生數據倉庫的一站式解決方案，助力企業快速構築新一代數字化業務體系。
標題：LOGO設計，讓品牌“智”成一派
簡介：如何快速設計一款品牌LOGO，阿里雲智能LOGO設計，僅需10秒一鍵生成"對味兒"的LOGO。
標題：快速提升跨域應用訪問體驗 全球應用加速新品發佈
簡介：全球應用加速方案面向泛互聯網、企業辦公應用需求，基於阿里雲全球智能廣域網基礎設施，一站式提供跨地域加速網絡。分鐘簡易部署，無縫集成安全與智能解析調度能力，確保應用安全。
標題：全站加速在媒體服務及在線教育行業的最佳實踐
簡介：15:00:全站加速在媒體服務行業的最佳實踐；15:30:全站加速在在線教育行業的最佳實踐
標題：雲原生微服務大會 - 主論壇
簡介：雲原生語境下，微服務也被賦予了新的意義，支持新的應用範式，承載新的計算價值。主論壇邀請多位技術領袖深度探討雲原生趨勢下，微服務技術的實踐和演進方向。
本週直播課程預告
大數據技術
【標題】：雲數據倉庫+實時分析 — 持續定義SaaS模式雲數據倉庫MaxCompute
【講師】：孔亮 - 阿里雲智能產品專家
【簡介】：從實時分析的價值、場景和數據流程，以及用戶對平臺能力要求展開，講述雲數據倉庫MaxCompute的產品能力優勢 ，面對實時分析場景的能力演進要求。進而以實時分析典型場景的全數據流程處理、建模和分析的最佳實踐，講解MaxCompute+Hologres的解決方案，展現強強組合的能力優勢。
【標題】：雲數據倉庫+實時搜索 — 持續定義SaaS模式雲數據倉庫MaxCompute
【講師】：孟碩 - 阿里雲智能產品專家
【簡介】：本次直播將爲您介紹雲數據倉庫在實時搜索業務中的應用場景，並結合SaaS 模式雲數據倉庫MaxCompute 的優勢和特點來講解MaxCompute + Elasticsearch 最佳實踐。
微服務大會
【標題】：雲原生微服務大會 - 微服務開源專場
【講師】：【分享嘉賓】
待定（項升） 敬請期待
陳曦（良名） 阿里雲 start.aliyun.com 負責人
周禮（不銘） 阿里巴巴集團消息中間件架構師
趙奕豪（宿何） 阿里雲高級開發工程師
肖長軍（穹谷） 阿里雲技術專家
【簡介】：在微服務架構的落地和演進的過程中，微服務開源項目日益繁榮並不斷賦能開發者。本論壇將聚焦微服務領域熱門開源技術的落地實踐，與開發者探討微服務架構開源發展及未來趨勢。
【標題】：雲原生微服務大會 - 雲原生架構專場
【講師】：【分享嘉賓】
吳晟 Tetrate.io 創始工程師、Apache Member
雷卷 阿里雲資深技術專家
張磊 阿里雲高級技術專家、CNCF 應用交付領域聯席主席
李雲（花名：至簡） 阿里雲高級技術專家
張建飛（Frank） JCP（Java Community Process) 執行委員會正式會員（Full Member）
【簡介】：雲時代下，企業需要新技術架構，使之更好地利用雲計算優勢，讓業務更敏捷、成本更低、可伸縮性更強，而云原生架構的應用意義正在於此。本論壇將專注探討雲原生架構落地時面臨的挑戰與解決方案。
【標題】：雲原生微服務大會 - 前端全棧專場
【講師】：【分享嘉賓】
蒲松洋（秦粵） 阿里巴巴高級前端技術專家
杜歡（鳳馳） 阿里雲高級產品專家；阿里云云開發平臺負責人
楊蘇博（木香丘） Serverless 原生框架 Malagu 的作者。
桑世龍（狼叔） 阿里巴巴前端技術專家、Node.js 技術佈道者
劉子健（繁易） 阿里巴巴高級前端工程師、Midway 框架開發核心成員
【簡介】：伴隨着雲+端、Serverless 等技術的發展，勢必給前端帶來更大的場景與機會，前端即將進入黃金時代。本專場將邀請行業專家深入探討前端全棧實踐問題及趨勢。
【標題】：雲原生微服務大會 - 超大規模實踐專場
【講師】：【分享嘉賓】
童子龍 掌門教育中間件架構師
胡宗棠 中國移動雲能力中心、雲原生領域技術專家
周曉軍 愛奇藝中間件團隊負責人
顧海洋 攜程框架架構研發部技術專家
張遠征 中國工商銀行雲計算創新實驗室架構師、高級研究員
【簡介】：當前雲原生微服務化落地的場景多樣，行業已有很多生產環境下的實戰案例，本專場將邀請來自愛奇藝、攜程、中國工商銀行的行業專家，在雲原生微服務視角下探討超大規模場景下的實踐經驗。
最佳實踐
【標題】：遊戲數據運營融合分析
【講師】：明中 - 解決方案架構師
【簡介】：針對遊戲行業數據分析實時性高、結構化和非結構化數據融合需求，構建遊戲數據運營融合分析一體化架構。
彈性計算
【標題】：阿里雲ECS實例智能診斷工具發佈
【講師】：馬小婷 - 阿里雲智能產品專家
【簡介】：實例連接不上？操作系統無法正常啓動？——雲服務非常便捷，偶爾可能還是會遇到一些小問題。發佈ECS實例健康診斷與修復工具，對ECS內外部系統的健康狀態進行全面體檢，幫助用戶快速定位ECS的各種疑難雜症並提供對應修復方案。適合阿里雲ECS所有用戶。
新零售
【標題】：紅蜻蜓全域數據中臺的應用
【講師】：錢帆 - 紅蜻蜓集團副總裁
【簡介】：1、如何運用數智化工具2、在阿里賦能下，紅蜻蜓數智中臺給企業帶來什麼價值？
【標題】：疫情後，北京都季酒店如何保持酒店收益的穩步提升
【講師】：祖長生 - 北京都季酒店總經理等
【簡介】：1、提高價格競爭能力2、提高渠道競爭能力3、提高服務競爭能力4、提高獲利能力
【標題】：疫情對中國百貨業影響與自救
【講師】：楊青松 - 中國百貨商業協會
【簡介】：1、百貨業的現狀2、疫情的影響3、數智化的作用4、數智化的實現5、未來的走向。
雲原生
【標題】：Knative 灰度發佈和自動彈性
【講師】：元毅 - 阿里雲容器平臺高級開發工程師
【簡介】：作爲 Severless Framework 就離不開按需分配資源的能力，Knative 提供了基於流量的自動擴縮容能力，可以根據應用的請求量在高峯時期自動擴容實例數，當請求量減少以後自動縮容實例數，做到自動化的幫助您節省成本。此外 Knative 還提供了基於流量的灰度發佈能力，可以根據流量百分比進行灰度發佈。
【標題】：Knative 冷啓動
【講師】：元毅 - 阿里雲容器平臺高級開發工程師
【簡介】：當前社區 Knative 默認在沒有流量的時候縮容到零，但是縮容到零之後從零到 1 的冷啓動問題很難解決。 我們這裏通過低價格的保留實例來平衡成本和冷啓動的問題。當沒有流量時，會縮容到保留實例；當有請求時，請求會先到達保留實例，做到快速響應業務的訴求。
【標題】：Knative 極致 Serverless 體驗
【講師】：元毅 - 阿里雲容器平臺高級開發工程師
【簡介】：隨着雲計算技術的發展，雲資源交付變的越來越簡單，按需使用已經成爲可能。在按需使用資源的模式下，用戶更多的聚焦於業務自身，而減少了對基礎設施的關注，Serverless 理念也因此應運而生。我們知道 Kubernetes 已成爲當今雲原生業界標準，具備良好的生態以及跨雲廠商能力。Kubernetes 很好的抽象了 IaaS 資源交付的標準，但如果想要在 Kubernetes 之上以 Severless 的方式管理應用還是要做很多事情的。Knative 在 K8s 之上又做了進一步的簡化，大大降低了應用生命週期管控複雜度，同時提供了自動彈性和灰度發佈能力等 Serverless 能力，在保持 Kubernetes API 不變的情況下實現了應用 Serverless 編排能力，給您帶來極致的 Serverless 體驗。
4 大系列、33 課時，距離你成爲架構師還差這一套課程
爲了讓更多普通開發者成爲架構師，在不斷的開發和學習各種知識，經驗，在自我培養和技能強化中不斷的提升，我們邀請 30+位阿里專家，整合 40+課時構建《架構師成長系列直播》以微服務、Devops、Serverless、消息中間件，4 個方向爲切入點，以真實場景爲例，深刻解讀技術落地實踐，洞悉技術發展方向，期待爲廣大程序員成爲一名合格的架構師打下牢固的基礎。
CIO學院-技術大神面對面
通過直播課程我們將會重點了解雲原生分佈式數據庫的前世今生。業界是如何來解決雲原生數據庫的所遇到的這些問題的呢？阿里巴巴的雲原生數據庫又是怎麼做的呢？請聽聽李飛飛教授爲你娓娓道來。人工智能誕生至今，已跨越半個多世紀，它的發展歷程也從充滿神祕到揭開面紗，揚清老師會從人工智能的定義講到當代發展，並對當前業內流行的深度學習、淺層學習、增強學習做深層次的解讀。人工智能在於“理性思考”和“理性行動”人類是通過理性的思維來行動，而機器是通過理性的計算來決策。
雲效說碼
在軟件開發的生命週期裏，測試環境是所有環境當中部署最頻繁、也是開發者在日常工作使用最頻繁的一種運行環境。隨着雲原生技術的流行，越來越多企業選擇使用雲上的Kubernetes服務快速搭建和管理測試環境資源，這使得原本可以直連的測試服務需要通過Ingress或Gateway機制才能訪問。同時在大型微服務系統中，由於開發者共用測試環境，經常出現頻繁部署和版本相互覆蓋造成的穩定性影響。一直以來，如何有效降低開發者本地調試成本、靈活分配測試環境，實現即避免開發者之間相互干擾又最大化資源利用率，是一項十分具有挑戰性的任務。
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