官方博客-第34页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    质量与效率并重,测试左移助力块存储技术研发

    修复一个Bug的成本在不同阶段有着天壤之别,发现问题越早,修复代价便越低。本文讲述了阿里云块存储在真实业务场景中的测试左移实践。

  • 2024-05-15
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    基于函数计算搭建的异步任务执行框架

    本文介绍基于函数计算实现的异步任务执行框架(编程语言:Python3),把跟阿里云资源开通相关的API封装到一个独立的模块,提供标准的API跟企业内部在用的ITSM或OA进行集成,降低客户对接API门槛,更快上阿里云。

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  • 2024-05-15
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    【最佳实践】使用CloudLens排查日志时间解析错误问题

    本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一:日志时间解析错误问题。

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  • 2024-05-15
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    运营分析利器——SLS窗口漏斗分析

    漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中,成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示,当产品或者运营活动发布后, 通过收集运营数据、并建立漏斗模型,然后根据漏斗模型进行统计和分析,定位问题,从而进行对应的优化迭代,并持续跟踪,最终实现用户增长、产品优化等目标...

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  • 2024-05-15
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    打造一个高可用多租户的企业级Maven私有仓库服务

    本文讨论了构建高可用多租户企业级Maven私有仓库服务的必要性,指出传统Nexus和Artifactory开源版缺乏高可用性,商业版虽支持但成本高、扩展性有限。理想的解决方案应包含无状态节点、使用云存储(如阿里云OSS)和集群化的数据库与Elasticsearch。

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  • 2024-05-15
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    用手机写代码:基于Serverless的在线编程能力探索

    本文通过“Serverless角度”,实现简单的Python语言的在线编程能力,并对其进行进一步探索。

  • 2024-05-15
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    通过 SLS 实现日志大数据入湖 OSS

    数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色,而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端(End-to-End)支持,帮助用户提升接入效率,并在费用、运维上有效降低成本。

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  • 2024-05-15
    403

    Serverless与IoT实践:为智能音箱赋能

    本文通过与IoT能力进行结合,让Serverless架构在智能音箱中,发挥有趣的作用。

  • 2024-05-15
    530

    一天完成基于Serverless架构的头像漫画风处理小程序

    我一直都想要有一个漫画版的头像,奈何手太笨,用了很多软件 “捏不出来”,所以就在想着,是否可以基于 AI 实现这样一个功能,并部署到 Serverless 架构上让更多人来尝试使用呢。

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