为应对分布式云多集群监控的挑战,阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One,凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点,为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案,实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长,在复杂多变的云原生时代中航行,提供了一个强有力的罗盘与风帆。
在复杂中后台设计中,为解决配置变更影响多场景问题,提出结合正向和逆向信息架构,采用原子化任务,动态组合任务,降低用户和开发成本,优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
本文关于如何将非结构化数据(如PDF和Word文档)转换为结构化数据,以便于RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统使用。
得益于阿里云函数计算的产品能力,魔搭 SwingDeploy 后的模型推理 API 服务默认具备极致弹性伸缩(缩零能力)、GPU 虚拟化(最小 1GB 显存粒度)、异步调用能力、按用付费、闲置计费等能力,这些能力帮助算法工程师大大加快了魔搭开源模型投入生产的生命周期。
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。