RocketMQ 5.0 是一款云原生的消息中间件,旨在覆盖更多业务场景。它针对国内企业在数字化转型中面临的多场景消息处理需求,提供了一体化的解决方案。
为应对分布式云多集群监控的挑战,阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One,凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点,为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案,实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长,在复杂多变的云原生时代中航行,提供了一个强有力的罗盘与风帆。
PolarDB-X 分布式数据库,采用集中式和分布式一体化的架构,为了能够灵活应对混合负载业务,作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构,其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力,作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库,DN 在 InnoDB 的存储结构基础上,进行了深度优化,大幅提高了数据访问的效率。
本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算(FC)构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent,也支持基于Ollama部署的开源模型场景。
用户将 RDS MySQL 实例从 5.6 升级到 8.0 后,发现相同 SQL 的执行时间增长了十几倍。本文就该问题逐步展开排查,并最终定位根因。
本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用:ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针,可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时,文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。
本文主要记录了自己通过查阅相关资料,一步步排查问题,最后通过优化Docerfile文件将docker镜像构建从十几分钟降低到1分钟左右,效率提高了10倍左右。
在大数据和大模型的加持下,现代数据技术释放了巨大的技术红利,通过多种数据范式解除了数据的桎梏,使得应用程序达到了“心无桎梏,身无藩篱”的自在境界,那么现代应用有哪些数据范式呢?这正是本文尝试回答的问题。