近年来,针对网站的攻击形式愈发多样,手段也变得更加隐蔽,使用浏览器拨测来监控服务的整个生命周期有助于及时发现攻击,保护核心业务链路不受损。阿里云监控浏览器拨测使用真实的浏览器进行拨测,通过提供丰富的断言能力和脚本录制能力护航服务的全生命周期和核心业务链路,助力开发者更好地监控服务的可用性,消除潜在风险。
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
本文介绍了对象存储(OSS)在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面:1) 对象存储作为AI数据基石,因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选;2) AI场景下的对象存储实践方案,包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法;3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps,优化了大数据量下的带宽需求;4) 常用工具介绍,如OSSutil、ossfs、Python SDK等,帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施,以及不同工具的特点和应用场景。
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。
本文从C++11并发编程中的关键概念——内存模型与原子类型入手,结合详尽的代码示例,抽丝剥茧地介绍了如何实现无锁化并发的性能优化。
该文档详细介绍了阿里云一键部署和手动部署多媒体数据存储与分发方案的步骤。一键部署通过资源编排服务(ROS)实现自动化,涵盖注册账号、开通服务、创建OSS Bucket、配置CDN加速及绑定IMM等功能,简化了复杂操作。手动部署则更细致地展示了每个配置环节,包括网络规划、资源创建、域名绑定、CDN配置、证书加密及最终的验证与清理,确保用户对整个流程有清晰理解。两种方式均以OSS为核心,支持数据上传、转码处理和加速分发,保障高效稳定的用户体验。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC,用户能依据业务需求调整资源配置,有效应对高并发场景,并通过优化资源配置,如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外,函数计算支持多样化 GPU 计费模式(按需计费、阶梯定价、极速模式),可根据业务需求调整,在面对高频请求和大规模数据处理时,能够显著降低综合成本。
Flow-CLI 使用的典型场景如:自定义开发一个 Sonar 扫描步骤,以在流水中触发 Sonar 扫描,并以扫描结果作为红线卡点,以保证代码质量;对接三方自有审批平台,在发布前进行检查审批,审批通过才允许发布。接下来,我们就以对接 Sonar 服务为例,手把手教你开发一个带红线功能的 Sonar 扫描步骤。