这篇摘要主要介绍了美团外卖在搜索推荐业务中如何利用图技术解决挑战,包括外卖广告搜索推荐业务的介绍、异构大图的演进、大规模图引擎的建设,以及系统的总结和展望。
在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作,通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库,开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务,加速技术落地和应用创新。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
日志数据格式可能是多样且复杂的,iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持,在日志处理场景下,可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理,从配置交互和性能上,都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中,欢迎大家体验和使用。
内容管理系统是很常见的一种web应用场景,可以用到个人独立站,企业官网展示等场景,具有很高的实用价值,一个标准的内容管理系统主要由三个部分组成 主站展示部分、后台管理系统、API接口服务,本系列文章会以一个已有内容管理系统的Serverless架构重构展开,介绍改造的基本思路,改造细节,以及性能优化业务可观测设计等。涉及大家关心的Serverless生产遇到的一些问题,比如数据库、日志、动静态分离、调试、维护、灰度方案等。最真实的展现Serverless架构的实施落地细节。
AI技术迎来了“百花齐放”的春天,这既是我们的挑战也是机会。而AI+千行百业创造了无限可能,也为独立开发者提供了大量的资源、支持以及学习经验的机会。本文分享一篇摘录自Hexmos 期刊的AI 时代的 GPU 生存工具包。