本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案,并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道,这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时,我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略,这种策略可以基于统一的流量匹配规则,将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
在多维度的优化加持下,Alibaba Cloud Linux 3 解决了 AI 开发人员的痛点问题,让 AI 开发体验更容易更高效。
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Nydus+Dragonfly 组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间,提升集群间的镜像分发效率。
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。
本文介绍了OLAP分析在大数据分析中的位置,分析并介绍目前大数据OLAP遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题,解析阿里云Hologres是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践,介绍阿里云Hologres弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新。