AI 应用开发中,总有一些让人头疼的问题:敏感信息(比如 API-KEY)怎么安全存储?模型参数需要频繁调整怎么办?Prompt 模板改来改去,每次都得重启服务,太麻烦了!别急,今天我们就来聊聊如何用 Nacos 解决这些问题。
本文从一个通用的客户问题出发,描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查,最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析,从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版(以下简称ADB PG)的实际体验出发,介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务,并详细阐述ADB PG使用的优势技术,最后提供对应业务案例分析。
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤,研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码,由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
本文来学习一个典型的物联网技术架构,以及在这个技术架构里面,消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面,对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别?学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT,是如何解决这些物联网技术难题的。
MSE(微服务引擎)在微服务全链路灰度场景下提供了一套成熟的功能,支持内容规则和百分比规则的灰度路由策略。
享道出行利用阿里云容器服务ACK,结合AHPA智能弹性与ECS、ECI混合部署,解决了业务潮汐效应带来的弹性滞后和成本问题。
微服务架构下,有一些需求开发涉及到微服务调用链路上的多个微服务同时改动。通常每个微服务都会有灰度环境或分组来接受灰度流量。我们希望进入上游灰度环境的流量也能进入下游灰度的环境中,确保1个请求始终在灰度环境中传递。即使这个调用链路上有一些微服务应用不存在灰度环境,那么这些微服务应用在请求下游应用的时候依然能够回到下游应用的灰度环境中。我们通过 MSE 提供的全链路灰度能力,可以在不需要修改任何业务代码的情况下,轻松实现上述所说的全链路灰度能力。