AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战，比如更快的服务交付速度，更实时、精准的结果以及更人性化的体验等，传统架构限制于同步交互，无法满足上述需求，本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。

微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 10 月产品动态。

本文通过一些实操案例展示了 Spring AI Alibaba + Nacos 在解决 AI 应用中一系列复杂配置管理挑战的方案，从动态 Prompt 模板的灵活调整、模型参数的即时优化，到敏感信息的安全加密存储。Spring AI Alibaba 简化了对接阿里云通义大模型的流程，内置 Nacos 集成也为开发者提供了无缝衔接云端配置托管的捷径，整体上极大提升了 AI 应用开发的灵活性和响应速度。

AI 原生应用开发实战营·北京站将于 2024 年 11 月 22 日在北京阿里中心望京 A 座 5F-14 岳麓书院举办。

本项目新版本位于prod分支，全面优化目录结构，增强Rbac权限管理，新增Oss/Cos文件上传、公共Curd类及Curd钩子函数等功能，强化翻译并调整路由注册逻辑。示例模块涵盖公共CURD、非CURD、文件上传及Websocket使用场景。

本文介绍了如何使用讯飞星火大模型API，并通过Python封装实现结构化数据输出。首先，通过封装SparkAI类，实现了与讯飞星火API的交互，确保了调用的安全性和便捷性。接着，利用Pydantic库定义了数据模型`CalendarEvent`，确保从大模型获取的回答能够被正确解析成预设的结构化JSON格式，从而解决了大模型回答不规范的问题。示例代码展示了如何构造请求、接收并解析响应，最终输出结构化的活动信息。

大模型应用测试需注意三大冲突：时间敏感性冲突，即模型数据可能随时间变得过时；数据真实性冲突，指训练数据中可能存在虚假信息，影响模型准确性；数据一致性冲突，表现为模型对语义相同但句法不同的输入反应不一。测试时应针对这些问题设计用例，确保模型性能。

本文探讨了Testability（可测试性）的概念，指出其并非源自软件工程，而是在硬件领域广泛应用后被引入。文中分析了多个来源对Testability的定义，强调了其核心在于系统或产品在特定条件下支持测试的能力，而非单纯指易于测试。文章还介绍了提高可测试性的几个原则，如设计标准化测试设备、内置自检功能等，旨在提升系统的测试效率和效果。

流量回放的数据隔离

性能测试关注多个层面的指标，包括系统层（CPU、内存、磁盘、网络）、中间件层（网关、数据库、缓存、MQ、分布式存储）、应用层（响应时间、吞吐量、应用资源、GC、错误信息）及业务层和发压机指标。这些指标帮助评估系统性能，识别潜在瓶颈，确保软件质量和用户体验。

HyDE

成功注册Google的SerpAPI实现AI Agent的tool

openAI的Red Team

本文介绍了利用大模型尝试合并Jacoco代码覆盖率报告的过程。通过定义特定的函数，自动识别并合并两个不同版本项目报告中的相同代码行覆盖率信息。尽管此方法存在局限性，但展示了大模型在自动化编程任务中的潜力。

本文给大家推荐一套免费建站系统（PageAdmin）给大家，它将为您提供简单易用的工具和模板，帮助迅速搭建自己的网站。PageAdmin CMS建站系统是一套使用率极高的免费建站系统，开发时间长，提供丰富的功能插件，多主题的网站模版，尤其适合政务单位、学校单位、企业业务网站和个人网站，后台提供了一个强大的内容管理系统，易于操作的编辑器，从而轻松添加和编辑内容，及发布信息。PageAdmin CMS能满足基本的建站需求，精致的模版、高质量的建站后台，能帮助用户快速建站，获得更多精准流量。

近期，一位博友分享了如何利用Cloudfare路由功能实现Docker镜像代理的方法。本文作者则选择了一种更为简便的方式，直接使用道客（DaoCloud）提供的Docker镜像代理服务，该服务已稳定运行半年以上，支持通过添加域名前缀或修改配置文件两种方式使用。

新版布谷社交V6.0同城陌生人交友软件源码开发技术栈！

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。

快来解锁轻量消息队列（原 MNS）作为云产品间消息通道的典型场景，赢丰厚奖品！

一张图带您快速了解为什么众多云产品间的消息通道选择轻量消息队列（原 MNS）🤔

阿里云云原生 10 月产品月报。

随着 Web 应用复杂度增加，页面加载速度成为影响用户体验的关键因素。React 提供了按需加载（Lazy Loading）功能，通过 `React.lazy` 和 `Suspense` 实现动态加载组件，减少初始加载时间，提升性能。本文从基础概念入手，探讨常见问题、易错点及解决方案，并通过代码示例详细说明。

3：对于Redis的Server Load指标，每秒创建连接数的并发值，是否有建议呢？ 【答】：为了避免将缓存推到 100% 服务器负载，建议将连接创建速率保持在每秒 30 个以下。

本文介绍了如何在 React 中从零构建分页组件，涵盖基础概念、常见问题及解决方案。通过示例代码详细讲解了分页按钮的创建、分页按钮过多、初始加载慢、状态管理混乱等常见问题的解决方法，以及如何避免边界条件、性能优化和用户反馈等方面的易错点。旨在帮助开发者更好地理解和掌握 React 分页组件的开发技巧，提升应用的性能和用户体验。

System.OutOfMemoryException: Exception of type 'System.OutOfMemoryException' was thrown.

随着互联网高速发展，营销也从线下慢慢转移到线上，网站成为各大单位营销工具，越来越多的企业和单位选择使用平台网站CMS建站系统来搭建官网。互联网上有众多的CMS系统，怎么样去挑选适合的CMS建站系统，下面给大家分析一下：

Vue 中的 `computed` 和 `watch` 都用于处理数据变化，但使用场景不同。`computed` 用于计算属性，依赖于其他数据自动更新；`watch` 用于监听数据变化，执行异步或复杂操作。

本文介绍了JVM内存溢出（OOM）的四种类型：堆内存、栈内存、元数据区和直接内存溢出。每种类型通过示例代码演示了如何触发OOM，并分析了其原因。文章还提供了如何使用JVM命令工具（如jmap、jhat、GCeasy、Arthas等）分析和定位内存溢出问题的方法。最后，强调了合理设置JVM参数和及时回收内存的重要性。

我们将核心业务系统从 IDC 全栈迁移到阿里云后，并采用了云原生 API 网关，通过其独有的软硬一体的加速方案，相比普通 HTTPS 请求 TLS 握手时延降低一倍，极限 QPS 提升 80% 以上,运维效率也提升了 50%，此外，我们把 Nacos 迁移到 MSE Nacos，稳定性、性能和运维成本等方面都具备了明显的优势。

物联网发布者是指在物联网系统中负责发送数据或消息的设备或应用。这些数据可以是传感器采集的信息、设备状态等，通过网络传输到服务器或其他设备，实现信息共享和远程控制。

免费模版拥有诸多优势，包括节省成本、缩短建站时间、降低技术门槛。PageAdmin网站模版包含丰富行业模版，符合H5响应式标准和SEO要求。该模版库拥有多个客户案例，口碑好，稳定更新支持。

阿里云微服务引擎 MSE 面向业界主流开源微服务项目， 提供注册配置中心和分布式协调（原生支持 Nacos/ZooKeeper/Eureka ）、云原生网关（原生支持Higress/Nginx/Envoy，遵循Ingress标准）、微服务治理（原生支持 Spring Cloud/Dubbo/Sentinel，遵循 OpenSergo 服务治理规范）能力。API 网关 (API Gateway），提供 APl 托管服务，覆盖设计、开发、测试、发布、售卖、运维监测、安全管控、下线等 API 生命周期阶段。帮助您快速构建以 API 为核心的系统架构．满足新技术引入、系统集成、业务中台等诸多场景需要

信创国产化网站建站保障信息安全，推动信息技术产业发展。PageAdminCMS支持信创，功能全面，满足新建或升级网站需求，助力单位信创国产化转型。

x64 dotnet runtime is not installed on the app service by default. Since we had the app service running in x64, it was proxying the request to a 32 bit dotnet process which was throwing an OutOfMemoryException with requests >100MB. It worked on the IaaS servers because we had the x64 runtime install

在Kubernetes中，StatefulSets用于部署有状态应用程序，提供持久存储和唯一标识符。与Deployment不同，StatefulSets确保Pod的标识符在重新调度后保持不变，适用于需要稳定网络标识符和持久存储的场景。本文介绍了StatefulSets的创建、扩容与缩容、更新与回滚等操作，并提供了具体示例和视频讲解。

K8s中的Deployment控制器用于管理无状态应用程序，关注Pod数量、更新方式等；而StatefulSets控制器则管理有状态应用程序，提供持久存储和唯一标识符，适用于需要稳定网络标识符和持久化存储的场景。两者的主要区别在于是否维护状态和顺序。

Kubernetes Job 是一次性任务控制器，用于控制 Pod 中的容器执行特定任务。本文介绍了 Job 控制器的工作原理、运行方式及多工作队列并行执行的示例。示例中创建了 5 个作业，以 3 个队列并行执行，整个过程需 2 分钟。文中还提供了详细的 YAML 文件配置和执行命令。

本文介绍了K8s中的CronJob控制器，它类似于Linux的crontab命令，用于管理和调度定时作业。CronJob可以设置在未来某一时间运行作业一次或在指定时间点重复运行作业。文章通过一个示例展示了如何创建和使用CronJob控制器，包括创建配置文件、应用配置、查看Pod信息和日志等步骤。同时，还解释了CronJob的时间表示方式及其限制。

Kubernetes中的Job控制器用于管理一次性任务，确保任务完成后不再重启。本文介绍了Job的工作原理、运行方式及示例，包括创建Job、查看Job和Pod信息等步骤，并附有视频讲解。

Kubernetes中的Deployment用于部署无状态应用程序，管理Pod的数量、更新方式和资源限制。通过创建和管理ReplicaSet，Deployment可以实现Pod的自动扩缩容、滚动更新和回滚。本文介绍了Deployment的基本概念，并通过一个具体的示例演示了如何使用Deployment创建、更新和管理Pod。

DaemonSet控制器确保每个节点上运行一个Pod副本，适用于监控、日志收集等场景。通过示例创建DaemonSet并查看Pod信息，展示了其自动扩展和回收的能力。视频讲解和代码示例详细说明了DaemonSet的使用方法和调度机制。

Kubernetes通过控制器管理Pod的生命周期，以应对不同场景需求，如Deployment、DaemonSet、Job等。控制器可自动调整Pod数量和重启故障Pod，确保系统稳定运行。视频讲解和详细内容见下文。

本文是对 MSE Nacos 应用自定义标签灰度的功能介绍，欢迎大家升级版本进行试用。

Docker Compose 通过 YAML 文件管理多个容器，简化复杂系统的部署和管理。本文介绍了 Docker Compose 的基本概念，并通过一个包含 Redis DB 和 Python Web 模块的示例，展示了如何使用 Docker Compose 部署和管理多容器应用。手动部署和 Docker Compose 部署的对比突显了 Docker Compose 在系统复杂度增加时的优势。

Docker Machine 是 Docker 官方提供的远程管理工具，可帮助开发人员在远程主机或虚拟机上安装和管理 Docker 环境。本文介绍了如何在远程主机上安装 Docker 并配置免密码登录，以及使用 Docker Machine 管理远程 Docker 主机的常用命令。