这篇文章旨在提供技术深度和实践指南,帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分,我们将通过一些实际案例,进一步展示如何在不同场景中应用这项技术,提供更多实践启示。
目前阿里云 ARMS 已经基于 LLM 大模型实现了单链路智能诊断,综合调用链、方法栈、异常堆栈、SQL、指标等多模态数据,结合链路诊断领域专家经验,有效识别单次请求的错慢根因,并给出相应的优化建议。
目前 MSE 服务治理的 离群实例摘除、标签路由、金丝雀发布、全链路灰度等功能已经使用该路由方案,经过我们的压测与演练,在CPU、RT等方面均有不少提升,以 Demo 应用为例 (服务调用的跳数为2,下游30节点,每个节点1c2g) 其中调用 RT 提升约 6.7%。
本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力,结合大模型的阅读理解和信息整合能力,对该垂直行业的问题提供更贴切的回答,即费、快速定制专属聊天机器人。
MaxCompute支持QUALIFY语法过滤Window函数的结果,使得查询语句更简洁易理解。Window函数和QUALIFY语法之间的关系可以类比聚合函数+GROUP BY语法和HAVING语法。
Knative Serving 是一款基于 K8s 的 Serverless 开源平台,用于构建和管理现代化、可拓展、流量驱动、无服务器的应用程序。本文重点关注 Knative 网络层能力的实现。
灰度发布是一种常见的对新版本应用服务的发布手段,其特点在于能够将流量在服务的稳定版本和灰度版本之间时刻切换,以帮助我们用更加可靠的方式实现服务的升级。