本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。
本文介绍了如何使用阿里云ROS资源编排服务快速部署和管理云资源。主要内容包括:1. 工具准备:安装ROSCDK,选择合适的代码编辑器和IDE,安装AI代码生成插件等。2. 环境准备:创建工程目录,进入虚拟环境,配置阿里云凭证信息,配置ROSCDK。3. 代码编写:根据文档描述,编写ROS代码来创建VPC、VSwitch、ECS等资源。4. 运行代码:执行ROS代码,创建ECS实例并部署FTP服务。总体来说,本文通过简单的步骤,让小白也能快速上手使用ROS资源编排服务,实现自动化部署和管理阿里云资源。
本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示,SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能,自定义仪表盘;SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据,建设完整统一的大模型可观测方案,为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。
本文将从使用的角度出发,来更详细的展示一下流存储的场景,看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景,提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例,来帮助大家了解流存储的用法。
采用传统硬盘搭建存储方案,看起来成本低廉,但是再加上各种附加因素后却大幅攀升,而云存储厂商通常提供基于订阅的定价模型、一些免费服务和一定的折扣。现在,我们就来了解一下如何更省钱地使用云存储。
本文主要介绍了阿里云OpenSearch在Text-to-SQL任务中的最新进展和技术细节。
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡,更将性能调优和场景适配做到了极致,解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块,SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力,为用户提供更加强大、灵活的技术支持。