Flowise 是一个开源低代码平台,用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数,如可用区和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源,并通过 ROS 自动化部署,简化了云上资源和应用的管理。
ROS(Resource Orchestration Service)是阿里云的资源编排服务,通过模板定义资源和依赖关系。CDK中的Asset模块扮演关键角色,将本地文件转化为云资产,方便上传至OSS(Object Storage Service)存储。OSS是一个云存储服务,能安全存储大量数据,并支持高效访问。通过ROS CDK,开发者可以将本地的Next.js博客项目打包并部署到OSS,实现静态网站的云托管。部署过程包括初始化项目、安装依赖、定义资源、打包博客代码和使用CDK部署到OSS。通过这种方式,开发者可以利用ROS CDK的自动化能力,高效地管理和更新云上资源。
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件,为进一步提升性能,RocketMQ 进行了索引构建流水线改造,同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程,提供了更简便的使用体验,快点击本文查看详情及配置展示~
为增强对 Python 应用,特别是 Python LLM 应用的可观测性,阿里云推出了 Python 探针,旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子,方便测试。
本次实验主要体验RDS通用云盘的三项核心能力:IO加速、IO突发和数据归档。首先创建实验资源,包括RDS MySQL实例和ECS实例,耗时约5分钟。接着通过sysbench导入数据并配置安全设置。 在体验阶段,我们对比了开启和关闭IO加速及IO突发功能对RDS性能的影响,观察到QPS有显著差异。最后,通过将数据从云盘迁移到OSS中,展示了冷存层的数据归档功能,并进行RDS硬盘缩容,验证了其成本优势。整个实验过程详细记录了每一步操作,确保用户能直观感受到RDS通用云盘带来的性能提升和成本优化。
文章探讨了为什么大规模集群中的可观测性服务会产生大量API请求、API服务器为何对DNS解析至关重要以及故障恢复过程为何缓慢的原因。
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。