AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战,比如更快的服务交付速度,更实时、精准的结果以及更人性化的体验等,传统架构限制于同步交互,无法满足上述需求,本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
本文讲述了 Spring Cloud 应用中结合 Nacos 实现了运行期配置动态更新的功能,以及在此基础上结合 KMS 在不改动代码的情况下对应用使用的敏感配置进行保护,解决将配置迁移到 Nacos 中可能存在的数据安全顾虑,并对其底层工作原理做了简单介绍。
一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01
借助 AI-native 可观测解决方案,阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力,帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
随着互联网从 Web 2.0 迈进到 AI 时代,用户和互联网的交互方式,AI 时代下互联网的内容生产流程都发生了显著的转变,这对基础设施(Infra)提出了新的诉求,也带来了新的机遇。Infra 包含的内容非常丰富,本文仅从网关层面分享笔者的所见所感所悟。
Spring Cloud Alibaba 发布了 Scheduling 任务调度模块 [#3732]提供了一套开源、轻量级、高可用的定时任务解决方案,帮助您快速开发微服务体系下的分布式定时任务。
本文主要学习 RocketMQ 的一致性特性,一致性对于交易、金融都是刚需。从大规模复杂业务出发,学习 RocketMQ 的 SQL 订阅、定时消息等特性。再从高可用的角度来看,这里更多的是大型公司对于高阶可用性的要求,如同城容灾、异地多活等。