你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化?由于useMemo和useCallback类似,所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例,部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生,降低成本并提供无限容量,通过将存储层分离,使用ESSD作为WAL,OSS作为主存储,实现了成本降低和性能优化。此外,它利用弹性伸缩和抢占式实例,减少了70%的计算成本,并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且,AutoMQ与Apache Kafka相比,能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升,且完全兼容Kafka API。
SLS性能持续分析基于开放的接入生态与持续性能分析的理念所构建(开放接入部分已在iLogtail开源),基于SLS 性能持续分析,将为广大开发者提供开箱即用、一站式的的性能观测体验,助力开发者轻松面对多云、多Region、多版本、微服务等场景下的性能分析需求。
在日常的开发工作中,为了程序的健壮性,大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
Kubernetes 作为当今云原生业界标准,具备良好的生态以及跨云厂商能力。Kubernetes 很好的抽象了 IaaS 资源交付标准,使得云资源交付变的越来越简单,与此同时用户期望更多的聚焦于业务自身,做到面向应用交付,Serverless 理念也因此而生。 那么如何通过原生 k8s 提供Serverless 能力?如何实现GPU等异构资源按需使用?这里给大家介绍一下我们在Serverless Kubernetes 开发实践:异构资源,按需使用。
在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。
本文提供一种相对Sidecar部署更轻量级的采集方式,只需要部署少量的Logtail容器,即可采集不同业务容器的日志。
基于 Stable Diffusion Serverless API 解决方案搭建 AI 文字生成应用,支持并发出图。