本文主要介绍阿里云 Serverless 应用引擎如何帮助企业跨越技术鸿沟,从传统应用架构无感升级到 Serverless 架构,以更高效、更经济的方式进行转型,快速进入云原生快车道,让 2 人的研发团队享受 2000 人技术团队的红利。
本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析,函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL,函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。
资源编排ROS模块能够实现模板代码复用。支持输入输出、公共模块、版本管理、共享模块等功能。在使用场景上,除了对基础设施模块化外,还可作为配置、数据处理工具或资源包装器。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
ChatTTS是一款针对对话场景的文本转语音模型,支持英中两种语言,训练数据超过10万小时。ChatTTS可通过WebUI和API访问。阿里云的资源编排服务(ROS)提供了一键部署ChatTTS到云端的方案,用户只需在ROS控制台配置模板参数,如区域和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取ChatTTS服务地址。ROS利用IaC理念自动化部署云资源和应用,提高了部署效率和稳定性。
 
              在阿里云资源编排服务ROS的Cloud Development Kit(ROS CDK)中,开发者可以使用编程语言(如TypeScript、Java等)定义云资源,简化了基础设施即代码(IaC)的管理。ROS CDK的Asset模块是用于处理本地文件到云端对象存储(如OSS)的工具,它通过元数据封装本地资源,然后配合ROS CDK的部署工具将文件上传至云端。通过一个将本地博客网站部署到OSS的案例,文章展示了如何使用ROS CDK的Asset模块和BucketDeployment来实现这一过程。
 
              阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比