在大数据和大模型的加持下,现代数据技术释放了巨大的技术红利,通过多种数据范式解除了数据的桎梏,使得应用程序达到了“心无桎梏,身无藩篱”的自在境界,那么现代应用有哪些数据范式呢?这正是本文尝试回答的问题。
阿里云网络拨测业务提供了全球、多种协议、多种网络态势的用户网络性能和用户体验监控场景的全面可观测方案。该文章从拨测场景下,介绍了用户如何快速的构建一套全球用户视角的服务可用性大盘,为客户的业务保驾护航。
本文介绍了从Istio+k8s环境迁移到阿里云ASM+ACK环境的渐进式方法,通过配置虚拟服务和入口服务实现新老集群间的服务调用与流量转发,确保业务连续性与平滑迁移
本文分享如何基于利用MCP协议,配置MCP Server,以调用大数据开发与治理平台DataWorks Open API搭建智能体Agent,实现通过自然语言完成数据集成与数据开发等任务。文章还介绍了MCP协议的基本知识,帮助大家了解背后实现原理。大家可以通过自行配置体验数据工作流智能自动化运行。
本文主要学习 RocketMQ 的一致性特性,一致性对于交易、金融都是刚需。从大规模复杂业务出发,学习 RocketMQ 的 SQL 订阅、定时消息等特性。再从高可用的角度来看,这里更多的是大型公司对于高阶可用性的要求,如同城容灾、异地多活等。
ZooKeeper 作为应用的核心中间件在业务流程中存储着敏感数据,具有关键作用。正确且规范的使用方法对确保数据安全至关重要,否则可能会因操作不当而导致内部数据泄露,进而带来严重的安全风险。因此,在日常的 ZooKeeper 运维和使用过程中,标准化和安全的操作对于加强企业安全防护和能力建设显得格外关键。为了实现这一目标,MSE 提供了一整套标准化流程,帮助用户以更安全、更简便的方式使用 ZooKeeper,从而加速企业安全能力的提升同时最大程度地降低在变更过程中可能出现的风险。
大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能,通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手,通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能,能达到毫秒级的响应速度。目前,通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用,阿里云也在探索多智能体产品,即 AI 程序员,助力数字世界的蓬勃发展,颠覆 IT 生产力。
为了更好的进行 Go 应用微服务治理,提高研发效率和系统稳定性,本文将介绍 MSE 微服务治理方案,无需修改业务代码,实现治理能力。
iLogtail 作为开源可观测数据采集器,对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持,本文跟随 iLogtail 的脚步,了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。