官方博客-第20页-阿里云开发者社区

  • 2024-12-17
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    Nacos 3.0 Alpha 发布,在安全、泛用、云原生更进一步

    近期,我们欣喜地宣布 Nacos 3.0 的第一个版本 Nacos 3.0-ALPHA 已经发布。Nacos 3.0 的目标是在 2.0 的基础上,进一步优化安全性、易用性和标准化。同时,我们将引入更多功能,帮助用户在分布式协调、AI 大模型、云原生等多种场景中更好地使用 Nacos,以提升其广泛适应性。

  • 2024-12-20
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    云端问道9期方案教学

    本文介绍了Serverless的发展历程及SAE(Serverless Application Engine)产品。首先,回顾了云计算从物理机、虚拟机到容器化再到Serverless的演进过程,并解释了Serverless的核心特点:无需管理底层资源、自动弹性伸缩、聚焦业务价值。接着,详细介绍了SAE的功能与优势,包括简化部署流程、支持多种弹性策略和提供丰富的运维工具。SAE的收费模式主要基于CPU和内存使用量,辅以请求数和流量计费,用户可以选择按量付费或预付费资源包。最后,通过极氪汽车、南瓜电影、视野数科和SKG等实际案例,展示了SAE在不同行业的应用效果。

  • 2025-06-20
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    Function AI 工作流发布:以 AI 重塑企业流程自动化

    本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务,该服务结合 AI 技术与流程自动化,实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景,展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程,并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性,成为企业智能化转型的重要基础设施,助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。

  • 2019-12-23
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    资源编排ROS之自定制资源(多云部署AWS篇)

    资源编排服务(Resource Orchestration Service, 简称ROS)是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板,在模板中定义所需的云计算资源(例如ECS实例、RDS数据库实例)、资源间的依赖关系等。

  • 2022-07-18
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    Dubbo3 StateRouter下一代高效流量路由机制

    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%。

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  • 2024-06-25
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    ROS CDK魔法书:点亮博客上云新技能(TypeScript篇)

    阿里云ROS CDK是资源编排服务的命令行工具,它允许开发者用编程语言(如TypeScript、JavaScript等)定义云资源,简化了JSON或YAML模板的使用。ROS CDK的Asset模块用于将本地文件上传到OSS(对象存储服务),实现了本地资源到云端的自动化迁移。在实践中,通过初始化工程、配置凭证、使用Asset模块创建资源描述,然后通过CDK部署到OSS,实现静态网站的云上托管。此外,ROS CDK支持版本控制、多团队协作和自动化部署,提高了基础设施管理的效率和一致性。

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    阿里云 SAE 助力修正商城 3 周内提升系统承载能力 20 倍,轻松应对春晚流量

    在 2024 年春节前夕,修正电商事业部面临了前所未有的技术挑战,修正将参与春晚的全民健康好礼派发的活动,且在央视及各大平台进行广告投放,预计流量激增至 16 亿,系统需要承载保底 5 万 QPS,目标 10 万 QPS。修正技术团队迫切需要升级 APP 架构以应对即将到来的超高并发场景。这一挑战不仅是对技术的考验,更是对修正品牌实力的一次展示。为了应对这次巨大的技术挑战,修正技术团队选择与阿里云云原生团队合作,进行 APP 架构的升级。

  • 2024-08-16
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    PolarDB-X的TPC-H列存执行计划

    本文从官方的角度逐条解析PolarDB-X在TPC-H列存执行计划的设计要点。这些要点不仅包含了各项优化的原理,还提供了相关的证明与代码实现,希望帮助读者更深入地理解PolarDB-X的列存优化器。

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  • 2024-08-26
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    AI 网关基于 IP 地理位置,增强 Prompt 修饰能力

    本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍,让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息,实现 LLM 的个性化回复,提升问答的准确度。

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