这篇文章旨在提供技术深度和实践指南,帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分,我们将通过一些实际案例,进一步展示如何在不同场景中应用这项技术,提供更多实践启示。
近期,我们欣喜地宣布 Nacos 3.0 的第一个版本 Nacos 3.0-ALPHA 已经发布。Nacos 3.0 的目标是在 2.0 的基础上,进一步优化安全性、易用性和标准化。同时,我们将引入更多功能,帮助用户在分布式协调、AI 大模型、云原生等多种场景中更好地使用 Nacos,以提升其广泛适应性。
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。
本方案将运用函数计算 FC,构建一套高可用性的 Web 服务,以满足用户多样化的需求。当用户发起请求时,系统内部会自动将包含文本和提示词的信息传递给百炼模型服务,百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务,对文本数据进行智能识别与解析,最终将总结结果返回给用户。
XXL-JOB 是一个开源的分布式任务调度平台,开箱即用、简单易上手,得到了很多开发者的喜爱。和其他中间件开源项目一样,当开发者把开源项目部署到公共云,应用到企业级场景中时,就会在稳定性、性能、安全、其他云产品间集成体验上提出更高的要求。基于此背景,阿里云微服务引擎 MSE 基于自研的分布式任务调度平台 SchedulerX,通过兼容 XXL-JOB 客户端的通信协议,在开源 XXL-JOB 版本的基础上,提升了稳定性、安全、性能、可观测等能力,满足企业客户的需求。此外,为方便测试,提供了一个月 400 元额度的免费试用和预付费首购 5 折、续费 6.5 折起的优惠。
本文以DeepSeek模型为核心,探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习(RL)实现Time Scaling Law的新范式,突破了传统大模型依赖算力和数据的限制,展现了集成式创新的优势。文章还提到开源的重要性以及数据作为制胜法宝的关键地位,同时警示了业务发展中安全滞后的问题。
SLS 是阿里云可观测家族的核心产品之一,提供全托管的可观测数据服务。本文以 o11y 2.0 为引子,整理了可观测数据 Pipeline 的演进和一些思考。