这篇文章旨在提供技术深度和实践指南,帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分,我们将通过一些实际案例,进一步展示如何在不同场景中应用这项技术,提供更多实践启示。
展望未来,朗新科技集团将进一步深化与阿里云消息队列团队的合作,依托自身丰富的能源领域技术实践,以及阿里云强大的基础设施、产品能力,携手推进行业数字化进程,促进能源科技行业的发展。
通过阿里云云原生 API 网关在国泰落地,目前国泰所有访问大模型的流量均通过阿里云云原生 API 网关进行代理,在日均消耗近亿 Token 的同时,做到了对每个请求都进行敏感信息过滤,不论是输入大模型的内容还是由大模型产生的内容都进行了全面审计,大大降低使用大模型的数据安全风险。通过网关的 AI 插件,国泰产险做到了每个 Token 都知道是谁在用,用在哪个场景,给后续分析和成本管控提供了坚实的数据支撑。
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。
本次课程由阿里云消息队列产品专家杨文婷分享,主题为高弹性、低成本的云消息队列RabbitMQ。内容涵盖四个方面:1) 产品优势,包括兼容开源客户端、解决稳定性痛点和高弹性低成本;2) 架构实现原理,如分布式架构和弹性调度系统;3) Serverless系列带来的按量付费模式和资源池优势;4) Serverless适用场景,如开发测试环境、峰谷流量业务等。最后解答了关于顺序消费、与普通MQ对比、自动扩容及API支持等常见问题。
Serverless Devs 官网迎来全新升级,主站以 AI 应用开发的叙事透出项目特性和解决方案。应用中心(Registry)将各类热门 AI 应用模版、实用 AI 工具以及 AI 工作流等呈现给用户。本次升级主题为“一站式 AI/函数/应用开发”,希望为开发者提供更加便利的应用模版搜索和展示服务,本文将对本次升级的三大看点进行整理,欢迎您来体验!
客户机房迁移过程中,发现不同 Pod 副本耗时前后相差 5 倍,本文介绍如何通过 ARMS 代码热点功能进行快速定位。
本文介绍了从零开始搭建自己的NextCloud个人云盘,包括场景介绍、目标读者、环境准备、操作步骤和方案验证5大方面。