本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。
本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
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。
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。
鸿蒙操作系统(HarmonyOS)上的日志服务(SLS)SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力,旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。
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