AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战,比如更快的服务交付速度,更实时、精准的结果以及更人性化的体验等,传统架构限制于同步交互,无法满足上述需求,本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点,深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务,赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力,提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
在大数据和大模型的加持下,现代数据技术释放了巨大的技术红利,通过多种数据范式解除了数据的桎梏,使得应用程序达到了“心无桎梏,身无藩篱”的自在境界,那么现代应用有哪些数据范式呢?这正是本文尝试回答的问题。
本文介绍了从Istio+k8s环境迁移到阿里云ASM+ACK环境的渐进式方法,通过配置虚拟服务和入口服务实现新老集群间的服务调用与流量转发,确保业务连续性与平滑迁移
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型,拥有320亿参数,性能媲美DeepSeek-R1(6710亿参数)。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行,并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换,涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外,还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能,帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题,提升大模型应用的稳定性和效率。
JSON 日志因灵活易扩展而广泛应用,但其海量数据也带来分析挑战。本文系统介绍阿里云日志服务(SLS)中处理 JSON 日志的最佳实践,涵盖数据预处理、索引配置、JSON 函数使用及 SQL 智能生成,助你高效挖掘日志价值。
阿里云云效是国内领先的一站式DevOps平台,提供代码全生命周期管理、智能化交付流水线及精细化研发管控,支持多种开发场景。本文详细介绍了从其他平台(如Coding)向云效迁移的完整方案,包括代码仓库、流水线、制品仓库及项目数据的迁移步骤,帮助用户实现高效、安全的平滑迁移,提升研发效率与协作能力。
我已经是阿里云ECS产品的老用户了,阿里的云计算产品性能可靠性毋庸置疑,这次分享一个开源蜜罐系统Hfish的单节点搭建,并围绕ECS周边的技术功能做个简单举例。
通过一系列优化,我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%,已基本和 Parquet x Spark 持平,本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。