本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景,帮助开发者和技术小白快速上手,体验AI的强大能力,并探索企业级AI应用开发的可能性。
网络监控与分析在保证网络可靠性、优化用户体验和提升运营效率方面发挥着不可或缺的作用,对于出海企业应对复杂的网络环境和满足用户需求具有重要意义,为出海企业顺利承接泼天流量保驾护航。
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下,对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战,GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
是否还记得 2022 年 K8s Ingress Nginx 披露了的 3 个高危安全漏洞(CVE-2021-25745, CVE-2021-25746, CVE-2021-25748),并在那一年宣布停止接收新功能 PR,专注修复并提升稳定性。
在当今数字化转型加速的时代,企业 IT 系统的复杂度与日俱增,如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商,提供了一整套全面的可观测性解决方案,覆盖从业务、端侧(小程序、APP、H5 等)、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系,旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中,标签(Tag)作为一种核心组织和管理手段,在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用,以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。
下述报告主要整理自各大网站发布的对 2025 年可观测趋势的预测,作者合并同类项汇总 10 个共性的趋势,欢迎大家一起讨论。
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP(模型上下文协议)标准化接口,解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力,支持实时数据接入和湖仓一体分析;函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境;Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground,实现高效的服务化部署,帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent,优化数据分析流程并降低成本。
本文将从使用的角度出发,来更详细的展示一下流存储的场景,看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景,提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例,来帮助大家了解流存储的用法。