MaxCompute:2026

1er septembre 2026 - Mise à niveau des capacités du client AI Data Exploration

Chers utilisateurs de MaxCompute,

Le client AI Data Explorer a été amélioré avec de nouvelles capacités, notamment MaxFrame Notebook, l'intégration de dbt, des tableaux de bord de données, la collaboration en milieu professionnel, la gestion des packages sémantiques et la gestion des jeux de données multimodaux, renforçant ainsi l'expérience unifiée pour le développement de données et les applications d'IA. Voici les nouvelles fonctionnalités :

• Développement de notebooks MaxFrame / Python UDF

  Développez des jobs distribués MaxFrame dans une interface de notebook au sein du client. Vous pouvez écrire et exécuter du code cellule par cellule, prévisualiser les sorties et les données de la table cible en temps réel, et bénéficier de vérifications statiques avant exécution pour les problèmes courants tels que les appels execute() manquants et les analyses de tables complètes. Vous pouvez également générer des jobs complets à partir d'invites en langage naturel en utilisant l'IA. Les UDF Python vous permettent d'encapsuler une logique au niveau des lignes difficile à exprimer en SQL dans des fonctions réutilisables et de les appeler directement dans les instructions SQL.

• Intégration de dbt et de l'écosystème MaxCompute

  Intégrez les flux de travail de transformation de données dbt avec MaxCompute. Gérez la logique SQL, les dépendances et la lignée selon une approche basée sur les modèles, et modifiez, exécutez et examinez les résultats de compilation dans le client.

• Tableau de bord de données

  Conservez les résultats des requêtes SQL sous forme de tableaux de bord avec plusieurs types de graphiques, un filtrage interactif entre les graphiques, des requêtes paramétrées et des capacités d'exploration détaillée. Les tableaux de bord peuvent également être générés à partir des résultats de requête en un seul clic grâce à l'IA.

• Collaboration en milieu professionnel

  Connectez-vous à des outils de collaboration professionnelle tels que DingTalk pour partager directement les résultats de requêtes, les rapports et les tableaux de bord vers les plateformes de collaboration, intégrant ainsi les insights de données aux flux de travail de l'équipe.

• Gestion et application des packages sémantiques

  Regroupez les définitions de métriques métier, les spécifications d'indicateurs et les relations entre les tables dans des packages sémantiques pour une réutilisation par l'IA, garantissant que les résultats des requêtes en langage naturel sont alignés avec les définitions métier réelles.

• Gestion des jeux de données multimodaux

  Gérez les données non structurées telles que les images, l'audio et la vidéo dans des tables en utilisant le type de colonne Blob. Téléchargez, prévisualisez et traitez par lot les données multimodales, en partageant une seule base de données pour l'analyse structurée et le traitement multimodal.

Si vous avez des questions ou besoin d'aide, contactez-nous en soumettant un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien à MaxCompute !

17 août 2026 - Arrêt de la maintenance de odps.apis.storage_api_v2 par PyODPS à partir de la version 0.13.1

Chers utilisateurs de MaxCompute,

À partir de la version 0.13.1 de PyODPS, le module odps.apis.storage_api_v2 est officiellement abandonné. Ce module ne recevra plus de mises à jour de fonctionnalités, de correctifs de bogues ni d'adaptations de compatibilité, et sera supprimé dans une version future.

• Périmètre d'impact

  Cela affecte uniquement le code qui importe directement odps.apis.storage_api_v2. Les versions publiées 0.13.1 et antérieures peuvent toujours être installées et exécutées normalement, mais aucun correctif supplémentaire ne sera fourni pour les problèmes rencontrés. Une fois que vous aurez effectué la mise à niveau vers une version qui supprime ce module, le code concerné échouera avec une erreur ImportError et ne pourra pas démarrer.

• Actions recommandées

  Vérifiez vos jobs de production et vos outils internes pour détecter toute référence à ce module et incluez-les dans votre plan de dépréciation. Avant de terminer la migration, nous vous recommandons de figer votre version de PyODPS (par exemple, en spécifiant pyodps<=0.13.1 dans vos dépendances) pour éviter les interruptions de job causées par les mises à niveau.

Si vous avez des questions ou besoin d'aide, contactez-nous en soumettant un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien à MaxCompute !

22 juillet 2026 - Fin de maintenance de MaxCompute Graph

Chers utilisateurs de MaxCompute,

Après un examen complet de l'utilisation des fonctionnalités et de la feuille de route du produit, MaxCompute Graph entrera en fin de maintenance le 22 juillet 2026 (mercredi, heure de Pékin). À partir de cette date, MaxCompute Graph ne recevra plus de développement de nouvelles fonctionnalités, de correctifs de bogues ni de support de maintenance routine.

Les jobs Graph existants continueront de s'exécuter pendant la période de transition, mais nous vous recommandons de migrer vers des solutions alternatives dès que possible. La documentation associée restera disponible à titre de référence.

Si vous avez des questions ou besoin d'aide, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien continu à MaxCompute.

13 juillet 2026 - Publication de Hash Cluster pour les tables Append Delta de MaxCompute

Chers utilisateurs de MaxCompute,

MaxCompute prend désormais en charge Hash Cluster dans le format de table Append Delta, combinant les capacités de traitement incrémentiel des données avec une amélioration des performances des requêtes.

Cette fonctionnalité convient aux scénarios suivants :

• Requêtes avec filtre d'égalité : effectuez des recherches ponctuelles ou des filtres d'égalité sur des colonnes spécifiques pour réduire la quantité de données analysées.

• JOIN / GROUP BY d'égalité : joignez ou agrégez plusieurs tables sur la même clé pour réduire la surcharge de Shuffle.

Pour plus d'informations, consultez Table delta append - Cluster de hachage (sur invitation).

Si vous avez des questions ou besoin d'aide, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien continu à MaxCompute.

30 juin 2026 - Modification du comportement d'accès des jobs SQL UDF, Spark et MaxFrame au réseau interne OSS

Chers utilisateurs de MaxCompute,

À partir du 30 juin 2026 (mardi, heure de Pékin), MaxCompute bloquera l'accès direct des jobs SQL UDF, Spark et MaxFrame aux adresses du réseau interne OSS. Si vous devez accéder au réseau interne OSS, configurez l'accès en utilisant la solution suivante. Le défaut de configuration peut entraîner un échec de l'accès aux adresses du réseau interne OSS. Pour accéder aux adresses VPC OSS, suivez ces étapes :

1. Créez une connexion réseau. Pour plus d'informations, consultez Créer la connexion réseau.

2. Configurez les paramètres suivants :

   -- For SQL UDF:
   SET odps.session.networklink=networklink_name;
   
   -- For MaxCompute Spark:
   spark.hadoop.odps.cupid.eni.enable = true
   # Format: region:vpcid. vpcid is the target VPC ID used when setting up the dedicated connection.
   spark.hadoop.odps.cupid.eni.info = regionid:vpc-**********
   
   -- For MaxFrame,Add the following parameter in the UDF
   @with_network_options(vpc_network_link="networklink_name")
    def xxx():
        pass
   

3. Une fois la connexion réseau créée et le paramètre networklink configuré, vous pouvez accéder aux adresses du réseau interne OSS.

Si vous avez des questions ou besoin d'aide, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien continu à MaxCompute.

17 juin 2026 - Recommandation de mise à niveau de la version du SDK Tunnel Java

Chers utilisateurs de MaxCompute,

Pour améliorer la stabilité des liens de téléchargement et la récupération après exception, le dernier SDK Tunnel Java inclut des optimisations de détection d'exceptions et de reconnexion rapide pour les scénarios de basculement côté serveur. Certains projets utilisent des versions antérieures du SDK qui sont susceptibles aux risques suivants. Évaluez l'impact et effectuez la mise à niveau dès que possible.

1. Contexte

   Lors de l'utilisation de Stream Tunnel pour télécharger des données, si un événement de basculement côté serveur se produit (y compris, mais sans s'y limiter, des redémarrages inattendus de nœuds ou des arrêts imprévus), les versions antérieures du SDK ne disposent pas de la capacité de détecter rapidement de telles exceptions. Cela peut provoquer des erreurs 502 prolongées côté client, affectant la stabilité des jobs de téléchargement. La dernière version du SDK inclut des optimisations ciblées pour ce scénario afin de réduire la durée des erreurs 502 et de diminuer l'impact sur les services en amont.

2. Impact

   Tous les utilisateurs qui utilisent le SDK Tunnel Java pour les téléchargements via Stream Tunnel, y compris, mais sans s'y limiter, ceux qui intègrent directement le SDK Java ou écrivent dans MaxCompute via Flink ou d'autres produits.

3. Recommandations

   Effectuez la mise à niveau vers les versions de référence suivantes en fonction de votre configuration :

   • SDK Tunnel Java : mettez à niveau vers la version 0.51 ou ultérieure.

   • Flink : mettez à niveau vers VVR 11.x ou ultérieur.

Validez la compatibilité des jobs dans un environnement de préproduction avant de passer en production afin d'assurer la continuité des activités.

Si vous avez des questions ou besoin d'aide pendant la mise à niveau, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre soutien continu à MaxCompute.

10 juin 2026 - Modifications apportées à la version PyODPS 0.13.0

Chers utilisateurs de MaxCompute,

PyODPS 0.13.0 et les versions ultérieures incluent les modifications suivantes. Veuillez évaluer l'impact sur vos charges de travail et préparer la migration en conséquence.

1. Fin de la prise en charge de Python 2.7

PyODPS 0.13.0 et les versions ultérieures ne prennent plus en charge l'environnement d'exécution Python 2.7. Si vous utilisez actuellement PyODPS avec Python 2.7, veuillez évaluer vos charges de travail et migrer vers Python 3 dès que possible.

2. Suppression de la prise en charge de Mars

Le framework MaxCompute Mars ayant été mis hors service, PyODPS 0.13.0 et les versions ultérieures n'incluent plus les fonctionnalités liées à Mars. Si vous avez besoin de capacités de calcul DataFrame ou Tensor distribuées, envisagez de migrer vers MaxFrame, le framework de calcul IA distribué de MaxCompute avec un écosystème de développement Python natif.

Si vous avez des questions ou besoin d'aide, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre soutien continu à PyODPS et à l'écosystème MaxCompute.

9 juin 2026 - Lancement des outils de l'écosystème Agentic de MaxCompute

Chers utilisateurs de MaxCompute,

MaxCompute lance officiellement la boîte à outils de l'écosystème Agentic, qui comprend cinq composants : AI Data Explorer, MCP Server (MCMCP), MaxCompute Skills, CatalogAPI SDK et MaxCompute CLI. Ensemble, ils couvrent tout le spectre, de l'analytique interactive sur poste de travail à l'intégration automatisée par Agent IA.

1. AI Data Explorer

Un outil de développement et d'analytique de données sur poste de travail qui intègre le développement SQL, la navigation dans le Catalog, l'analytique visuelle et l'exploration de données alimentée par l'IA. Les fonctionnalités clés incluent :

• Environnement de développement SQL : coloration syntaxique, saisie semi-automatique intelligente, mise en forme, gestion de plusieurs fichiers et historique des requêtes.

• Visualisation des données : 12 types de graphiques, tableaux croisés dynamiques et analyse de la qualité des données.

• Exploration de données par IA : mode conversation et mode Agent pour l'analyse de données pilotée par le langage naturel.

• Gestion des données : import/export CSV, Excel et Parquet, navigation dans les fichiers Blob et montage WebDAV.

• Prise en charge de macOS 12.3+ (Apple Silicon) et Windows 10+ (64 bits).

Si vous souhaitez interroger des données en utilisant le langage naturel et SQL, et importer ou exporter fréquemment des données, il est recommandé d'utiliser AI Data Explorer comme IDE SQL tout-en-un, Data Agent et outil de gestion de données multimodales.

Pour plus d'informations, consultez Exploration de données IA MaxCompute.

2. MCP Server (MCMCP)

Une couche d'accès aux services de données pour Agent IA construite sur le Model Context Protocol (MCP). Elle permet aux agents d'effectuer directement des analyses de données à grande échelle et une O&M intelligente. Les capacités principales incluent :

• Navigation dans les métadonnées du Catalog et recherche en langage naturel.

• Gestion des tables : création, insertion de données et mises à jour des métadonnées.

• Analytique SQL en lecture seule : estimation des coûts, exécution asynchrone et récupération des résultats, avec application stricte de la lecture seule côté serveur.

• Plusieurs méthodes d'authentification : paire AccessKey, STS, URI Credentials, rôle RAM ECS et chaîne d'identifiants par défaut.

• Compatible avec OpenClaw, DataWorks Agent, Qwen Code, QoderWork, MaxAgent et autres clients Agent.

Si vous souhaitez utiliser votre propre Agent de bureau pour accéder à MaxCompute afin d'effectuer des analyses de données et des opérations d'O&M, il est recommandé d'utiliser MCMCP combiné avec des Skills spécifiques au scénario.

Pour plus d'informations, consultez Service MCP MaxCompute.

3. MaxCompute Skills

Un pack de compétences généraliste pour les Agents IA qui fournit des capacités sémantiques spécifiques au domaine MaxCompute. Il comprend :

• Pack sémantique Information Schema : conçu pour l'O&M au niveau système, avec prise en charge du diagnostic de pression de stockage, de l'analyse des coûts, de l'analyse des échecs de jobs, de l'audit des permissions et de la surveillance des tables chaudes.

• Ensembles de commandes courants et modèles de développement pour abaisser la barrière à l'entrée des opérations MaxCompute pilotées par Agent.

Si vous souhaitez utiliser votre propre Agent de bureau pour accéder à MaxCompute afin d'effectuer des analyses de données et des opérations d'O&M, il est recommandé d'utiliser MCMCP combiné avec des Skills spécifiques au scénario.

Pour plus d'informations, consultez Service MCP MaxCompute.

4. CatalogAPI SDK

Un SDK RESTful (version actuelle : v0.2.2) pour la gestion du catalogue de données MaxCompute. Disponible pour Java et Python, il couvre les capacités suivantes de gestion des ressources de métadonnées :

• Gestion des tables : créer, interroger, mettre à jour et supprimer des tables internes et externes.

• Gestion des connexions : configurer des connexions pour des sources de données externes telles que OSS et OTS.

• Permissions et sécurité des données : contrôle d'accès granulaire via des rôles et des politiques, permissions au niveau des colonnes avec des tags de politique de taxonomie et masquage dynamique des données avec DataPolicy.

• Exploration de métadonnées : découverte et exploration automatiques des métadonnées des sources de données externes via DataScan.

• Gestion des modèles : gestion multi-version des métadonnées des modèles d'apprentissage automatique.

Pour plus d'informations, consultez Guide d'utilisation du SDK CatalogAPI.

5. MaxCompute CLI

Un outil en ligne de commande (nom de la commande : maxc) invoqué via Alibaba Cloud CLI en tant que aliyun maxc. Il est conçu pour l'automatisation de scripts et l'intégration d'Agents IA :

• Sortie JSON structurée pour une analyse programmatique facile.

• Prise en charge de Linux, macOS et Windows.

• Distribué via Alibaba Cloud CLI. Installez ou mettez à jour Alibaba Cloud CLI pour commencer.

Si vous souhaitez utiliser un Agent pour planifier et exécuter des jobs de données, il est recommandé d'utiliser MaxCompute CLI.

Pour plus d'informations, consultez MaxCompute CLI.

Si vous avez des questions ou besoin d'aide, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre soutien continu à MaxCompute.

29 avril 2026 - Modification du comportement de groupby apply_chunk dans MaxFrame

Chers utilisateurs de MaxCompute,

À partir de MaxFrame SDK 2.6, le comportement de la méthode DataFrameGroupBy.mf.apply_chunk change. Cette mise à jour simplifie le paramètre index et unifie le comportement across les moteurs DPE et MaxCompute SQL. Le nouveau comportement est contrôlé par le paramètre prepend_index_group_keys, qui est défini par défaut sur False pour la rétrocompatibilité, mais passera à True dans une version future.

• Modifications :

  • Paramètre index simplifié : Le paramètre index représente désormais uniquement le type d'index de la sortie de la fonction utilisateur et n'a plus besoin d'inclure les clés de groupe. La composition finale de l'index dépend des paramètres group_keys et as_index de la fonction groupby.

  • Comportement unifié du moteur : Dans les moteurs DPE et MaxCompute SQL, le DataFrame d'entrée transmis aux fonctions définies par l'utilisateur n'inclut plus les clés de groupe par défaut, éliminant ainsi l'incohérence comportementale précédente entre les deux moteurs.

  Pour des étapes de migration détaillées et des exemples de code, consultez Notes de version.

• Périmètre d'impact :

  Utilisateurs de MaxFrame qui utilisent la méthode groupby.mf.apply_chunk. Si vous n'utilisez pas cette méthode, cette modification n'affecte pas vos charges de travail.

• Actions recommandées :

  • Ajoutez prepend_index_group_keys=True à tous les appels groupby.mf.apply_chunk pour opter pour le nouveau comportement.

  • Si vous spécifiez le paramètre index, retirez-en les clés de groupe.

  • Si vous utilisez le moteur DPE et que votre fonction définie par l'utilisateur fait référence à des colonnes de groupe, mettez à jour votre code pour conserver explicitement ces colonnes.

Si vous avez des questions ou besoin d'aide pendant la migration, soumettez un ticket pour nous contacter.

Nous vous remercions de votre soutien continu à MaxCompute.

30 mars 2026 – Évolution de la facturation des tables externes et du Data Lakehouse

Cher client MaxCompute,

Afin de s'aligner sur l'évolution de l'architecture Data Lakehouse, MaxCompute ajustera le modèle de facturation à la demande (pay-as-you-go) pour les requêtes portant sur les tables externes et l'analytique Data Lakehouse. Cette modification prendra effet le mardi 30 juin 2026 (UTC+8). Elle vise à couvrir un éventail plus large de sources de données et à refléter avec plus de précision le coût réel du calcul.

Principales modifications :

1. Modification de l'assiette de facturation : La métrique de facturation pour les données d'entrée passera de la taille physique à la taille logique. La taille logique correspond aux données brutes non compressées, qui sont généralement 3 à 7 fois plus volumineuses que la taille physique. Le prix unitaire reste fixé à 0,03 CNY par Go, mais le calcul intègre désormais un facteur de complexité computationnelle. La nouvelle formule de facturation est la suivante : Volume de données logiques × Facteur de complexité × 0,03 CNY/Go.

2. Élargissement du périmètre de facturation : En plus d'OSS et d'OTS, les opérations de lecture provenant des sources de données suivantes seront désormais facturées : Hologres, RDS, HBase, Lindorm, Hive, HDFS et Object Tables. La commande LOAD restera gratuite.

3. Politique d'abonnement : Pour les plans d'abonnement, le coût demeure inchangé. Ces travaux consommeront votre quota de groupe de ressources et aucun frais de calcul externe supplémentaire ne sera appliqué.

Si vous craignez une augmentation potentielle des coûts, nous vous recommandons les actions suivantes :

• Migrez vos travaux de calcul pour qu'ils s'exécutent au sein de l'entrepôt de données ou sur le data lake.

• Recommandé : Passez du modèle à la demande à un plan d'abonnement. Il s'agit de la méthode de transition la plus rapide, qui vous permet de verrouiller vos coûts.

Pour toute question ou assistance, veuillez soumettre un ticket.

Nous vous remercions de votre fidélité envers MaxCompute.

5 mars 2026 – Mise à niveau du SDK MaxFrame vers la version 2.5.0+

Cher utilisateur de MaxCompute,

Afin d'offrir une expérience MaxFrame plus stable et enrichie en fonctionnalités, le SDK MaxFrame a été mis à niveau vers la version 2.5.0. Cette mise à jour améliore la stabilité du système et étend les capacités fonctionnelles. Toutefois, comme elle inclut des mises à jour des protocoles sous-jacents, des problèmes de compatibilité peuvent survenir dans certains scénarios, entraînant l'échec ou l'erreur des travaux MaxFrame.

Afin d'éviter toute perturbation de la continuité de vos activités et de l'efficacité de votre production de données, mettez à jour votre SDK MaxFrame vers la version 2.5.0 ou ultérieure dès que possible.

Avant de basculer vers la nouvelle version, validez la compatibilité de vos travaux existants dans un environnement de préproduction. Si un travail échoue ou génère une erreur, consultez les journaux du travail pour vérifier si le problème provient d'une incompatibilité de protocole et contactez immédiatement le support technique.

Pour toute question ou assistance lors de la mise à niveau ou de l'utilisation, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien.

24 février 2026 – Arrêt des modules de fonctionnalités Mars et des éléments de facturation associés

Cher utilisateur de MaxCompute,

Afin d'optimiser la structure du produit et d'améliorer l'expérience de service, Alibaba Cloud MaxCompute retirera la fonctionnalité Mars ainsi que ses éléments de facturation correspondants (Data Science (Mars) en paiement à l'utilisation) le mardi 31 mars 2026 (UTC+8). La maintenance de ces éléments cessera également à cette date.

Si vous utilisez actuellement Mars pour exécuter des travaux, migrez-les dès que possible afin d'éviter tout échec ou indisponibilité du service.

Pour toute question ou assistance pendant la migration, contactez-nous via votre groupe DingTalk dédié ou en soumettant un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien.

29 janvier 2026 – Arrêt de la solution MaxCompute Data Lakehouse 1.0 et de l'entrée DataWorks

Cher utilisateur de MaxCompute,

• Fermeture de l'entrée d'intégration Data Lake (Data Lakehouse) dans DataWorks

  À compter du jeudi 26 février 2026 (UTC+8), MaxCompute retirera le point d'entrée DataWorks Data Lake Integration (Data Lakehouse) dans les régions du cloud public Chine, Chine (Hong Kong) et Allemagne (Francfort). Après cette date, il ne sera plus possible d'utiliser la fonctionnalité DataWorks Data Lake Integration pour créer des projets externes Data Lakehouse 1.0, qui reposent sur une structure projet-table à deux niveaux. Vous pourrez toujours consulter et gérer les projets externes Data Lakehouse 1.0 existants dans la console MaxCompute. MaxCompute continuera également de prendre en charge la référence au catalogue d'un projet externe Data Lakehouse 1.0 depuis un projet interne doté d'une structure à deux niveaux. Cela vous permettra d'interroger les données mappées depuis DLF-legacy ou Hive.

• Obsolescence des fonctionnalités de la solution Data Lakehouse 1.0

  MaxCompute retirera toutes les fonctionnalités Data Lakehouse 1.0 dans les régions du cloud public Chine, Chine (Hong Kong) et Allemagne (Francfort) le jeudi 30 avril 2026 (UTC+8). Pour obtenir la liste des fonctionnalités concernées, consultez la rubrique Data Lakehouse 1.0 (Obsolète). Nous vous recommandons de migrer vos projets et tâches existants en suivant le guide indiqué dans Migration des projets externes Data Lakehouse 1.0 vers des schémas externes Data Lakehouse 2.0. Après la migration, vous pourrez vous connecter à un éventail plus large de sources de données et de formats, tout en bénéficiant de capacités Data Lakehouse plus fiables et de niveau entreprise.

Pour toute question ou assistance lors de l'utilisation, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien.

16 janvier 2026 – Disponibilité générale de la nouvelle analyse SQL dans toutes les régions

Cher utilisateur de MaxCompute,

La fonctionnalité SQL Analysis de la console MaxCompute a été mise à niveau et est désormais disponible dans toutes les régions. Cette mise à niveau vous aide à adopter les technologies cloud-native et à gérer des analyses de données complexes. Pour plus d'informations sur les fonctionnalités et leur activation, consultez la rubrique Utilisation de SQL Analysis (nouvelle version) pour la connexion.

Le point d'entrée de la version précédente de SQL Analysis sera retiré le 31 mars 2026 (UTC+8). Avant cette date, assurez-vous de nettoyer vos fichiers locaux dans l'espace de travail de l'ancienne version. Pour conserver vos fichiers en vue d'une utilisation future, déplacez-les manuellement vers votre dossier personnel dans la nouvelle version de SQL Analysis.

Si vous rencontrez des problèmes lors de l'utilisation de la nouvelle analyse SQL, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien.

9 janvier 2026 – Annonce de la mise hors service de l'édition MaxCompute ECS Resource Reuse

Cher utilisateur de MaxCompute,

L'édition MaxCompute ECS Resource Reuse a été officiellement mise hors service le vendredi 9 janvier 2026 (UTC+8). Si vous disposez de projets ou de travaux spécifiant le quota os_EcsQuota Quota, modifiez-les et migrez vers l'édition Standard par abonnement ou l'édition Standard en paiement à l'utilisation.

Si vous rencontrez des problèmes ou avez besoin d'une assistance technique, soumettez un ticket.

Nous vous remercions de votre compréhension et de votre soutien.