官方博客-第72页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    技术分享系列-如何实现一个 Paxos

    Paxos 作为一个经典的分布式一致性算法(Consensus Algorithm),在各种教材中也被当做范例来讲解。但由于其抽象性,很少有人基于朴素 Paxos 开发一致性库,本文介绍的实现代码参考了 RAFT 中的概念以及 phxpaxos 的实现和架构设计,实现 multi-paxos 算法,主要针对线程安全和模块抽象进行强化,网络、成员管理、日志、快照、存储以接口形式接入,算法设计为事件驱动,仅包含头文件,便于移植和扩展。

    379
  • 2024-05-15
    448

    Kubernetes 文件采集实践:Sidecar + hostPath 卷

    在Kubernetes 日志查询分析实践中,我们介绍了如何通过 DaemonSet 方式部署 logtail 并采集标准输出/文件两种形式的数据。DaemonSet 部署的优势在于其能够尽可能地减少采集 agent 所占用的资源且支持标准输出采集,但因为每个 DaemonSet pod 需要负责 n...

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  • 2024-05-15
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    使用 PolarDB 开源版 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助选药、相似人群圈选等业务

    背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力。本文将介绍使用 PolarDB 开源版 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助...

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  • 2024-05-15
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    运营分析利器——SLS窗口漏斗分析

    漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中,成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示,当产品或者运营活动发布后, 通过收集运营数据、并建立漏斗模型,然后根据漏斗模型进行统计和分析,定位问题,从而进行对应的优化迭代,并持续跟踪,最终实现用户增长、产品优化等目标...

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  • 2024-05-15
    411

    日志服务SLS最佳实践:通过SLS数据加工从VPC flowlog中过滤出跨region CEN流量

    本文就通过一个客户的实际案例开介绍如何使用在无法直接开启CEN flowlog的情况下,使用SLS的数据加工能力,从VPC flowlog的数据中过滤出客户需要的流量日志出来。

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  • 2024-05-15
    319

    PolarDB-CloudJump:优化基于云存储服务的云数据库(发表于VLDB 2022)

    我们分析了云存储的性能特征,将它们与本地SSD存储进行了比较,总结了它们对B-tree和LSM-tree类数据库存储引擎设计的影响,并推导出了一个框架CloudJump来指导本地存储引擎迁移到云存储的适配和优化。 并通过PolarDB, RocksDB 两个具体Case 展示优化带来的收益。

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  • 2024-05-15
    360

    Serverless架构的弹幕应用开发实践

    Serverless的理念是即时弹性,用完即走。服务并非长时间运行,这也就意味着像websocket这种长链接的请求模式看起来并不适合Serverless,但是否有其他的办法既能满足长连接模式请求,也能够利用Serverless本身特性呢?答案是肯定的,我们通过API网关来解决webscoket连接的问题,然后由网关触达Serverless服务的后端,本文以弹幕场景为例来介绍如何使用Serverless架构实现全双工通信。

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  • AI大模型运维开发探索第五篇:GitOps 智能体

    本文探讨了 Manus 智能体的设计及其与传统智能体的差异,重点分析了 CodeAct 机制对智能体执行效率的提升。作者通过《基于LLM的数据仓库》实验反思了交互接口选择的重要性,并提出操作系统和文件系统作为良好的自反馈交互系统。文章进一步结合 GitOps 和持续集成(CICD)理念,设计了一种低成本、可观测性强的智能体运行方案,包括计划智能体(Planner)和执行智能体(Executor)的协作流程。通过实际案例对比,展示了 GitOps 智能体与 Manus 的相似效果,并总结了其在记忆增强、推理可观测性、低成本部署及跨环境适配等方面的优势。最后提供了相关代码路径和参考材料。

  • Post-Training on PAI (3):PAI-ChatLearn,PAI 自研高性能强化学习框架

    人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn,从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。

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