本文整理自阿里云高级专家喻良,在 Flink Forward Asia 2023 主会场的分享。
当前大数据处理工业界非常重要的一个大趋势是一体化,尤其是湖仓一体架构。与过去分散的数据仓库和数据湖不同,湖仓一体架构通过将数据存储和处理融为一体,不仅提升了数据访问速度和处理效率,还简化了数据管理流程,降低了资源成本。企业可以更轻松地实现数据治理和分析,从而快速决策。paimon是国内开源的,也是最年轻的成员。 本文主要演示如何在 Dataphin 产品中构建 Flink+Paimon 的流式湖仓方案。
大模型不知不觉已经火了快一年了,拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而,最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果,我是说如果,能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话,是不是会让这一切更方便快捷?! 按照传统方案,我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤,甚至还需要自行开发很多代码,这样的准入门槛实在,太!高!啦! 而今天,我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台,无需任何代码开发,简单快捷,自动连接企业内部应用与外部应用或数据,搭建企业的自动化服务流程,帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁(乐忱)分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长,指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年,高端企业级存储闪存占比约为25%,相较于欧美50%的比例,显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程,包括数据预处理、训练和推理的痛点,以及针对这些环节的存储解决方案,强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外,还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术,训练阶段的高性能存储架构,推理场景的加速器和AI Agent的应用,以及应对大数据业务的存储考量,如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农,做一个有思想的程序员!》的文章。本文作为续篇,从测试角度谈程序员对软件质量的追求。
随着极氪数字业务的飞速发展,背后的 IT 技术也在不断更新迭代。极氪极为重视客户对服务的体验,并将系统稳定性、业务功能的迭代效率、问题的快速定位和解决视为构建核心竞争力的基石。
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。