本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
阿里云可观测监控 Prometheus 版提供高性能、高可用、全托管的监控服务,对接开源生态,支持 Kubernetes、ECS 等场景,解决了自建 Prometheus+Thanos 高成本、运维复杂的问题。本文讨论在各个典型场景下的迁移方案。
本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。
超算快速弹性伸缩场景下,如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践,解决超算场景面临的挑战,交付一套可靠和全面的主机监控体系。
在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件,被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中,承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大,安全相关的挑战日益突出,消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而,RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此,我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版,进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理,以及相关的配置和实践。
Higress 最新的 1.4 版本基于为通义千问,以及多家云上 AGI 厂商客户提供 AI 网关的积累沉淀,开源了大量 AI 原生的网关能力。同时也在 Ingress、可观测、流控等云原生能力上做了全方位升级。
在当今 GPT 技术盛行的时代,大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法,能够更精准地捕捉数据之间的语义关系,极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域,向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索,推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。阿里云表格存储(Tablestore)的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务,诞生于 2009 年阿里云成立时,主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
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。