在 iLogtail 开源两周年这一里程碑时刻,我们邀请到了两位社区 Committer 进行分享,揭秘这些开发者如何在日常工作中与 iLogtail 结缘,又如何在业余时间里为项目添砖加瓦,推动其不断向前发展~
本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践,主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分
阿里云OOS提供了定时升级Redis实例临时带宽的功能,以应对数据驱动业务中的流量高峰。这个功能允许用户根据预测的业务负载,在特定日期和时间自动增加Redis实例的带宽,确保服务性能和稳定性。在高流量事件结束后,带宽会自动恢复到原设置,节省成本。 此功能适用于电商平台促销、大型游戏更新等场景,确保在流量高峰期间的系统稳定运行。
本文介绍了对象存储(OSS)在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面:1) 对象存储作为AI数据基石,因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选;2) AI场景下的对象存储实践方案,包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法;3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps,优化了大数据量下的带宽需求;4) 常用工具介绍,如OSSutil、ossfs、Python SDK等,帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施,以及不同工具的特点和应用场景。