阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景，本文介绍 ComfyUI API Serverless 版解决方案，通过使用该方案，用户可以充分利用 ComfyUI +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用，期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。
PolarDB-X 分布式数据库，采用集中式和分布式一体化的架构，为了能够灵活应对混合负载业务，作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构，其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力，作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库，DN 在 InnoDB 的存储结构基础上，进行了深度优化，大幅提高了数据访问的效率。
在 Apache Dubbo 3.3.0 版本之后，官方推出了全新升级的 Triple X 协议，全面支持 HTTP/1、HTTP/2 和 HTTP/3 协议。本文将围绕 Triple 协议对 HTTP/3 的支持进行详细阐述，包括其设计目标、实际应用案例、性能测试结果以及源码架构分析等内容。
本文详细记录了作者在处理HSF调用异常问题的过程中，从初步怀疑死锁到最终发现并解决活锁问题的全过程。
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享，主题为“尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分：1) Serverless技术价值，介绍其发展趋势及优势；2) Serverless函数计算与AI的结合，探讨两者融合的应用场景；3) Serverless函数计算AIGC应用方案，展示具体的技术实现和客户案例；4) 业务初期如何降低使用门槛，提供新用户权益和免费资源。通过这些内容，帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
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。
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。