本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案,针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集,采用全新时序存储引擎提升性能,并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力,结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外,该方案已成功应用于阿里云内部AI系统,如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来,阿里云将发布云监控2.0产品,进一步完善智能观测技术栈。
在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中,我们将基于OSS存储服务,推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上,您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来,归档至更低成本的OSS中,形成一张归档表;归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询,满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表,也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。
本文介绍了如何使用通义万相AIGC技术和阿里云的计算和存储产品来搭建自己的AI绘画服务。首先,通过创建基础云产品资源和部署AI绘画服务的步骤来开始搭建服务。然后,介绍了模板的原理和内容,以及ROS编排引擎的作用。接下来,详细介绍了AI绘画服务的一键部署过程,包括定义参数、模板的编写和ROS的使用。最后,提到了应用运行环境的搭建和自定义应用页面的方法。通过ROS的自动化部署,用户可以方便快捷地拥有自己的AI绘画服务。