本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
MaxCompute(ODPS)SQL 发展到今天已经颇为成熟,作为一种 SQL 方言,可以高效地应用在各种数据处理场景。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑,并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中,梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题,并实践在项目迭代中。
PolarDB-X 为了方便用户体验,提供了免费的实验环境,您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验,PolarDB-X 也提供免费的视频课程,手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
Flowise 是一个开源低代码平台,用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数,如可用区和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源,并通过 ROS 自动化部署,简化了云上资源和应用的管理。
基于 IaC 的理念,通过定义一个模板,使用 ROS 提供的 Terraform 托管服务进行自动化部署,可以非常高效快捷地部署任意云资源和应用(比如 ChatTTS 服务)。相比于手动部署或者通过 API、SDK 的部署方式,有着高效、稳定等诸多优势,也是服务上云的最佳实践。
阿里云ROS CDK结合OSS的资源编排教程,教你如何以代码定义云资源,简化部署流程。ROS CDK允许使用编程语言(如TypeScript、C#)代替JSON或YAML模板,创建和管理云资源,如OSS Bucket。通过Asset模块,本地文件被转化为云资源,ROS CDK的`ros-cdk-ossassets`和`ros-cdk-ossdeployment`则负责资源上传和管理。教程以创建和部署博客到OSS为例,展示了从初始化项目、配置凭证到编写CDK代码,再到打包、部署和更新资源栈的全过程。使用ROS CDK,开发者能更高效地实现云上资源的自动化运维和管理。
本文主要就Dubbo应用如何接入服务网格、获得各项云原生能力进行了探讨,并提出了最佳实践以及过渡两种实践场景。我们首先推荐您使用Dubbo社区提供的最佳实践场景来接入服务网格,在必要时可以通过过渡方案来向最佳实践方案逐步实现过渡。