本文阐述了阿里云表格存储(Tablestore)如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求,尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
iLogtail 作为一款开创性的轻量级日志采集器,历经 13 载风雨,始终致力于高效地从多元化的数据源中萃取、处理可观测信息,并无缝传输至阿里云日志服务或各类日志分析平台。今年,适逢 iLogtail 开源两周年的里程碑时刻,我们将回顾 iLogtail 的技术演进之路,领略其不断突破边界、引领可观测采集未来的创新力量。
本文整理自阿里云智能集团资深技术专家,云原生产品线中间件负责人谢吉宝(唐三)在云栖大会的精彩分享。讲师深入浅出的分享了软件架构演进过程中,网关所扮演的各类角色,AI 应用的流量新特征对软件架构和网关所提出的新诉求,以及基于阿里自身实践所带来的开源贡献和商业能力。
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点,深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务,赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力,提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
本次实验主要体验RDS通用云盘的三项核心能力:IO加速、IO突发和数据归档。首先创建实验资源,包括RDS MySQL实例和ECS实例,耗时约5分钟。接着通过sysbench导入数据并配置安全设置。 在体验阶段,我们对比了开启和关闭IO加速及IO突发功能对RDS性能的影响,观察到QPS有显著差异。最后,通过将数据从云盘迁移到OSS中,展示了冷存层的数据归档功能,并进行RDS硬盘缩容,验证了其成本优势。整个实验过程详细记录了每一步操作,确保用户能直观感受到RDS通用云盘带来的性能提升和成本优化。
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
本文从C++11并发编程中的关键概念——内存模型与原子类型入手,结合详尽的代码示例,抽丝剥茧地介绍了如何实现无锁化并发的性能优化。