阿里云应用配置管理ACM商用,配置信息秒级生效

简介:

软件升级离不开应用配置工作环节,在业务量大的场景下,智能化的配置工具尤为重要。

近日,阿里云宣布应用配置管理ACM商用,可保证大型客户云上场景配置中心的安全合规,让运维人员和开发者无需担心实时配置过程中人为误操作带来的干扰。

在传统架构中,如果配置信息有变更,通常是登陆服务器手动修改配置来使配置生效。但在微服务架构中,由于应用数和节点数由于微服务化数量激增,导致发布次数增加,配置变更难度加大,原本的手动修改配置已无法满足微服务架构下的配置需求。

据介绍,ACM是国内首家实现千级应用万级配置下,推送秒级生效的服务。该产品具备亿级应用配置处理能力,将分布式架构下的应用配置管理智能化,极大的降低了在微服务、Devops、大数据等场景下配置管理的工作量。使用该产品,企业只需在ACM控制台上更改配置,配置信息便会被自动推送到各个服务器,并在秒级延迟内生。

采用ACM作为配置中心可实现微服务中所有配置中心化,在应用众多的情况下配置管理变得更加方便,而且所有配置不依赖版本发布,使得配置变更更加灵活。此外,ACM还实现了应用代码、运行环境与敏感信息的分离,彻底解决了应用层的敏感信息泄露问题。

70bb77bfeaa596f0bf497b79ff1bf4aa7507aaa8

 

据悉,阿里巴巴运营着世界级规模的中心化配置管理系统,在生产的配置中心里存储了数百万级的各种类型的应用配置,每天因配置变更带来的配置推送服务超亿次,ACM便是在此场景下锤炼而成,该产品正式商用后,这一能力将全面对云上、云下用户开放。
目前ACM正通过公共云、专有云及混合云的形态对外服务,已广泛应用于政府、物流、新零售、制造、电商、应用软件等多个行业,涵盖了微服务架构下的配置管理、服务治理、大数据实时计算算法调整和异地多活等场景。
相关文章
|
6月前
|
人工智能 监控 安全
桌面管理:统一强制屏保策略,筑牢终端安全防线,满足等保合规要求
本文剖析一起因未锁屏导致的数据泄露事件,指出终端安全基线的重要性;结合等保2.0要求,强调统一强制屏保与自动锁屏的必要性;介绍阿里云云桌面(EDS)与Endpoint Security提供的策略统管、强制执行、实时审计能力;并以某国产系统为例,展示智能触发、品牌化屏保、强身份再验证等集成实践,助力企业筑牢终端安全防线。
|
5月前
|
人工智能 弹性计算 运维
2026年阿里云新用户每日秒杀优惠活动入口、配置与价格、活动规则参考
阿里云2026年面向新用户推出的每日秒杀活动,包含两大核心入口:一是"开年焕新"活动页,提供2核2G轻量服务器38元/年(宝塔面板镜像)和2核4G配置9.9元/月或199元/年(OpenClaw镜像);二是分钟级部署OpenClaw活动页,同样2核4G配置,预装Hermes或OpenClaw镜像,适合AI智能体开发。秒杀每天10:00和15:00两场,限新用户抢购,中国大陆地域可用。未抢到者可选68元/年新用户专属价,或99元/年经济型e实例、199元/年u1实例等长效特惠方案作为替代,均享新购续费同价,活动截止2027年3月31日。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
基于深度学习的农业虫害自动识别系统:YOLOv8 的完整工程
本项目基于YOLOv8构建了覆盖102类害虫的智能识别系统,融合深度学习与PyQt5图形界面,支持图片、视频、摄像头等多源输入,实现虫害精准检测与实时可视化。具备高精度(mAP@0.5 > 90%)、易部署、操作友好等特点,适用于农田监测、温室预警等智慧农业场景,推动AI技术在农业领域的工程化落地。
1295 6
基于深度学习的农业虫害自动识别系统:YOLOv8 的完整工程
|
7月前
|
人工智能 安全 API
从0到1上手OpenClaw:阿里云轻量服务器+本地部署步骤流程+免费大模型配置+Skill使用指南
2026年,OpenClaw(曾用名Clawdbot、Moltbot)凭借开源特性、灵活的Skill扩展生态和强大的自动化能力,成为AI智能体领域的热门工具,GitHub Star数暴涨至183K,堪称近年来增长最迅猛的开源AI项目。它并非单一的聊天工具,而是一款可定制、可扩展的开源AI智能体框架,核心价值在于通过插件化的Skill体系实现任务自动化,让AI真正落地办公、研发、数据分析等实际工作场景——其运行逻辑可概括为「框架+大脑+插件」:本体是AI代理与自动化框架,大模型是「智能大脑」,Skill则是实现各类功能的「插件」,三者结合才能完成从指令理解到任务执行的全流程。
1210 4
|
7月前
|
人工智能 Linux API
保姆级教程:OpenClaw阿里云、MacOS、Linux、Windows11部署+百炼API配置+集成截图Skill及避坑指南
OpenClaw(原Clawdbot)作为一款开源的AI自动化代理工具,凭借自然语言驱动的任务执行能力,成为提升工作效率的核心工具,但其本地部署的环境配置、大模型对接难题,以及默认仅支持文字交互的视觉盲区,让零基础新手难以发挥其全部能力。2026年针对这些痛点,本文整理了阿里云、MacOS、Linux、Windows11多平台的OpenClaw本地部署完整步骤,详解阿里云百炼免费大模型API配置方法,同时带来能解决AI视觉盲区的Screenshot技能集成教程,并对部署和使用中的常见问题逐一解答,让新手也能零门槛实现OpenClaw的全功能使用。
1839 14
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
人类偏好对齐训练技术解析
大型语言模型(LLMs)通过在大量文本数据集上进行无监督预训练,获得丰富的语言模式和知识,这一阶段训练后的模型被称为base model。
|
10月前
|
运维 监控 Python
Python 微服务架构实践:从模块化到轻量级分布式
本文详解Python微服务落地路径:从模块化拆分、轻量框架封装,到服务通信、注册发现,再到Docker容器化部署与监控运维,系统阐述中小团队如何以低成本实现“低耦合、快迭代”的分布式架构。
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
《探秘目标检测算法:YOLO与Faster R-CNN的原理及发展之旅》
目标检测是计算机视觉的重要任务,旨在识别图像或视频中的目标及其类别。早期依赖滑动窗口和人工特征(如HOG、SIFT),结合SVM等分类器,但计算量大、精度有限。随着深度学习兴起,R-CNN系列(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN)逐步引入CNN和区域提议网络(RPN),显著提升速度和精度。YOLO系列(v1-v8)将检测视为回归问题,直接预测边界框和类别,以速度快著称。近年,基于Transformer的DETR等模型崭露头角,利用自注意力机制捕捉全局信息。未来,目标检测将在精度、速度和泛化能力上取得更大突破。
966 16