本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP(模型上下文协议)标准化接口,解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力,支持实时数据接入和湖仓一体分析;函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境;Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground,实现高效的服务化部署,帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent,优化数据分析流程并降低成本。
Nydus+Dragonfly 组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间,提升集群间的镜像分发效率。
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本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期,从客户真实实践场景出发,分享一些Timeline小技巧(AI_TTS、主轨道、素材对齐),助力客户降低开发时间与成本。
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
本文讲述作者如何解决客户集群中出现的OOM(Out of Memory)和Pod驱逐问题。文章不仅详细记录了问题的发生背景、现象特征,还深入探讨了排查过程中的关键步骤和技术细节。