官方博客-第21页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    总结|性能优化思路及常用工具及手段

    性能优化是降低成本的手段之一,每年大促前业务平台都会组织核心链路上的应用做性能优化,一方面提升系统性能,另外一方面对腐化的代码进行清理。本文结合业务平台性能优化的经验,探讨一下性能优化的思路及常用工具及手段。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X SQL限流

    本文首先介绍了SQL限流的使用场景,它可通过限制边缘业务查询,留出资源来为核心业务保驾护航。接着是功能简介,PolarDB-X结合自身云原生分布式的特点,提供了具有简洁易用的交互接口、多样的限流策略、平均复杂度O(1)、节点级限流实例级监控的SQL限流能力。

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    突破大表瓶颈|小鹏汽车使用PolarDB实现百亿级表高频更新和实时分析

    PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。

  • 2024-11-01
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    告别头文件,编译效率提升 42%!C++ Modules 实战解析 | 干货推荐

    本文中,阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境,讲解模块相比传统头文件有哪些优势,并通过若干个例子,学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。

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  • 2024-12-06
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    【阅读十分钟,百分百成功】——通过大模型实现对客服回答的质量评估

    本文章基于业务实践,总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验,为相似场景提供可行的借鉴方法。

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  • 2025-01-06
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    OpenAI 宕机思考丨Kubernetes 复杂度带来的服务发现系统的风险和应对措施

    Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。

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  • 2025-02-28
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    进行GPU算力管理

    本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下,对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战,GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。

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  • 2025-03-11
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    QwQ-32B一键部署,真正的0代码,0脚本,0门槛

    阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力,核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理(OOS)一键部署OpenWebUI+Ollama方案,轻松将QwQ-32B模型部署到ECS,或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码,全部在控制台完成,适合新手操作。

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  • 2025-05-19
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    Higress MCP Server 安全再升级:API 认证为 AI 连接保驾护航

    Higress MCP Server 新增了 API 认证功能,为 AI 连接提供安全保障。主要更新包括:1) 客户端到 MCP Server 的认证,支持 Key Auth、JWT Auth 和 OAuth2;2) MCP Server 到后端 API 的认证,增强第二阶段的安全性。新增功能如可重用认证方案、工具特定后端认证、透明凭证透传及灵活凭证管理,确保安全集成更多后端服务。通过 openapi-to-mcp 工具简化配置,减少手动工作量。企业版提供更高可用性保障,详情参见文档链接。

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