AI技术迎来了“百花齐放”的春天,这既是我们的挑战也是机会。而AI+千行百业创造了无限可能,也为独立开发者提供了大量的资源、支持以及学习经验的机会。本文分享一篇摘录自Hexmos 期刊的AI 时代的 GPU 生存工具包。
MaxCompute(ODPS)SQL 发展到今天已经颇为成熟,作为一种 SQL 方言,可以高效地应用在各种数据处理场景。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。
随着业务在金融、保险和商城领域的不断扩展,众安保险建设 CDP 平台以提供自动化营销数据支持。早期 CDP 平台依赖于 Spark + Impala + Hbase + Nebula 复杂的技术组合,这不仅导致数据分析形成数据孤岛,还带来高昂的管理及维护成本。为解决该问题,众安保险引入 Apache Doris,替换了早期复杂的技术组合,不仅降低了系统的复杂性,打破了数据孤岛,更提升了数据处理的效率。
享道出行利用阿里云容器服务ACK,结合AHPA智能弹性与ECS、ECI混合部署,解决了业务潮汐效应带来的弹性滞后和成本问题。
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案,并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道,这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时,我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略,这种策略可以基于统一的流量匹配规则,将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
Flowise 是一个开源低代码平台,用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数,如可用区和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源,并通过 ROS 自动化部署,简化了云上资源和应用的管理。
基于 IaC 的理念,通过定义一个模板,使用 ROS 提供的 Terraform 托管服务进行自动化部署,可以非常高效快捷地部署任意云资源和应用(比如 ChatTTS 服务)。相比于手动部署或者通过 API、SDK 的部署方式,有着高效、稳定等诸多优势,也是服务上云的最佳实践。