本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生,降低成本并提供无限容量,通过将存储层分离,使用ESSD作为WAL,OSS作为主存储,实现了成本降低和性能优化。此外,它利用弹性伸缩和抢占式实例,减少了70%的计算成本,并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且,AutoMQ与Apache Kafka相比,能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升,且完全兼容Kafka API。
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vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架,其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等,一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率,另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
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本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。