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当数据湖遇上数据仓库:不是对立,而是走向“湖仓一体”的未来
当数据湖遇上数据仓库:不是对立,而是走向“湖仓一体”的未来
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7天前
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WampServer安装教程(图文步骤)+ 下载+配置+解决图标红橙绿问题【附安装包】
WampServer是一款Windows下的免费PHP开发集成环境,支持快速搭建本地网站,适用于PHP+MySQL开发。安装简单,配置便捷,是运行WordPress、网站后台等项目的理想工具。(238字)
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8天前
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JMeterPlugins-Standard-1.4.0.zip 怎么安装?JMeter插件安装步骤详解
JMeterPlugins-Standard-1.4.0.zip是JMeter官方插件包,扩展原生功能。解压后将jar文件放入JMeter的lib/ext目录,重启即可使用jp@gc前缀的新组件,如TPS监控、高级线程组等,提升性能测试效率。(238字)
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13天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的创新实践,通过语义化Topic实现Agent能力发现,结合Lite-Topic与事件驱动架构,支持任务闭环、上下文隔离与动态编排,为Agentic AI提供高效、可靠的协同机制。
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13天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的新架构,通过语义化Topic实现Agent能力发现,利用Lite-Topic支持轻量级异步通信与结果反馈,结合InterestSet+ReadySet事件驱动模型,高效支撑任务闭环、状态恢复与动态编排,为Agentic AI提供高扩展、低延迟的协同机制。
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13天前
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来自: 云原生
Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的新架构,通过语义化Topic实现Agent能力发现,利用Lite-Topic支持轻量级异步通信与结果反馈,结合InterestSet+ReadySet事件驱动模型,高效支撑任务闭环、状态恢复与动态编排,为Agentic AI提供高扩展、低延迟的协同机制。
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13天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ新特性构建异步化Multi-Agent系统的技术实践,涵盖Agent能力发现、语义化Topic、Lite-Topic动态回调等机制,实现任务闭环与高效协同,推动Agentic AI从静态流程迈向自主协作。
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13天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍阿里云周礼在2025全球机器学习大会分享的《Apache RocketMQ x AI》演讲,探讨如何利用RocketMQ新特性构建异步Multi-Agent系统,实现Agent能力发现、任务闭环与动态编排,推动Agentic AI高效协同。
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13天前
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来自: 数据库
StarRocks 4.0:基于 Apache Iceberg 的 Catalog 中心化访问控制
StarRocks 4.0 已正式发布!这一版本带来了多项关键升级。接下来,我们将以每周一篇的节奏,逐一解析 4.0 的核心新特性。 在多引擎协同访问同一数据湖的场景下,如何实现安全、统一且可审计的权限管理,是 Lakehouse 架构演进中的一项关键挑战。StarRocks 4.0 联合 Apache Iceberg,借助 REST Catalog 的统一治理能力与 JWT 身份认证、临时凭证机制(Vended Credential),为多引擎湖仓架构提供了一种全新的安全访问方式。
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