近年来,针对网站的攻击形式愈发多样,手段也变得更加隐蔽,使用浏览器拨测来监控服务的整个生命周期有助于及时发现攻击,保护核心业务链路不受损。阿里云监控浏览器拨测使用真实的浏览器进行拨测,通过提供丰富的断言能力和脚本录制能力护航服务的全生命周期和核心业务链路,助力开发者更好地监控服务的可用性,消除潜在风险。
本文介绍了ECS和OSS的操作流程,分为两大部分。第一部分详细讲解了ECS的登录、密码重置、安全组设置及OSSUTIL工具的安装与配置,通过实验创建并管理存储桶,上传下载文件,确保资源及时释放。第二部分则聚焦于OSSFS工具的应用,演示如何将对象存储挂载为磁盘,进行大文件加载与模型训练,强调环境搭建(如Conda环境)及依赖安装步骤,确保实验结束后正确清理AccessKey和相关资源。整个过程注重操作细节与安全性,帮助用户高效利用云资源完成实验任务。
SQL 作为 SLS 基础功能,每天承载了用户大量日志数据的分析请求,既有小数据量的快速查询(如告警、即席查询等);也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务,除了要满足不同用户的各类需求,还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间,SLS SQL 团队做了大量的工作,对 SQL 引擎进行了全新升级,SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
本文介绍阿里云智能媒体服务IMS,围绕视频剪辑及数字人训练中的抠图需求,如何运用 绿幕抠图、实景抠图能力,实现高效、便捷的视频制作及合成体验。
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。
云效流水线可以托管用户的私网环境内的机器,并将构建任务调度到这些机器上,从而确保整个构建过程,和代码库和制品库的交互在私网环境下进行。
本文介绍了对象存储(OSS)在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面:1) 对象存储作为AI数据基石,因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选;2) AI场景下的对象存储实践方案,包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法;3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps,优化了大数据量下的带宽需求;4) 常用工具介绍,如OSSutil、ossfs、Python SDK等,帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施,以及不同工具的特点和应用场景。