MaxCompute提供鏡像管理功能，內建資料分析、科學計算、機器學習（如Pandas、Numpy、Scikit-learn、Xgboost）等各類常用鏡像，並已對鏡像進行預先加熱，同時支援上傳自訂鏡像，您可在SQL UDF、PyODPS及MaxFrame開發等情境中直接引用已有鏡像，無需執行繁瑣的資源打包、上傳等流程。
背景資訊
MaxCompute提供使用者自訂函數（UDF）及Python（PyODPS和MaxFrame）開發的能力，您可以通過編寫Java或Python UDF函數實現不同的開發需求。實際開發中，通常需要在作業中依賴、引用眾多第三方包。您需要準備環境、打包或下載所依賴的第三方包，並將其上傳、提交至MaxCompute專案空間，MaxCompute會在安全容器中運行UDF，並將這些依賴掛載到運行容器中作為運行環境的一部分。
在開發過程中可能會遇到以下問題：
當作業有較多外部依賴時，您需要找出作業依賴的所有第三方包，打包並手動上傳至MaxCompute專案空間，操作過程複雜、使用成本高。
不同的MaxCompute專案空間可能有相同的第三方包依賴，在不同專案空間中開發時需要分別上傳依賴包，造成額外的管理成本及儲存開銷。
依賴包版本眾多、開發環境不統一，不易維護，且容易造成不同環境帶來的各類開發衝突問題。
因此，MaxCompute提供了鏡像管理功能，允許您使用指定鏡像作為作業的運行環境，簡化您的SQL UDF及Python開發流程，方便您快速完成開發，同時提高服務的響應速度和效能。
功能說明
豐富的內建鏡像
內建如Pandas、NumPy、Scikit-learn、XGBoost等各類科學計算、資料分析類鏡像，面向資料分析、資料採礦等情境需求可直接使用，避免了繁瑣的環境準備、打包及上傳流程。內建鏡像相關介紹請參見內建鏡像。
靈活的自訂鏡像
對於使用者自訂鏡像支援按需上傳並進行統一管理，支援租戶內共用，降低了使用者管理及資源儲存成本，同時避免了由於環境、版本不統一帶來的後續開發衝突問題。自訂鏡像相關介紹請參見自訂鏡像。
使用方式高效便捷
使用SQL調用UDF函數時，直接通過Flag參數方式指定所需鏡像，即可在當前作業中生效；使用PyODPS（僅支援V0.11.5及以上版本）、MaxFrame開發時也可通過參數直接指定所需鏡像。具體使用請參見情境實踐。