本文会从浏览器插件应用场景切入,穿插插件基础能力和常见入口的介绍,核心回答如下三个问题:插件可以被使用在哪些场景?不同的使用场景我们的主要代码实现思路是怎样的?我们可以从哪些角度入手自己开发一款可以落地实用的浏览器插件?
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。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器,在 2.0 版本中,全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理,介绍了如何编写 SPL 语句,从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式,帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享,主题为“尽享红利,Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分:1) Serverless技术价值,介绍其发展趋势及优势;2) Serverless函数计算与AI的结合,探讨两者融合的应用场景;3) Serverless函数计算AIGC应用方案,展示具体的技术实现和客户案例;4) 业务初期如何降低使用门槛,提供新用户权益和免费资源。通过这些内容,帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案,针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集,采用全新时序存储引擎提升性能,并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力,结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外,该方案已成功应用于阿里云内部AI系统,如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来,阿里云将发布云监控2.0产品,进一步完善智能观测技术栈。