 
              为了展现 LoongCollector 的卓越性能,本文通过纵向(LoongCollector 与 iLogtail 产品升级对比)和横向(LoongCollector 与其他开源日志采集 Agent 对比)两方面对比,深度测评不同采集 Agent 在常见的日志采集场景下的性能。
在 AI 与云原生融合的趋势下,开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP(模型上下文协议)提供统一的交互规范,简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云,提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式,助力开发者高效部署智能服务,实现快速迭代与云端协同。
 
              本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型,有如下几个特点
资源编排ROS模块能够实现模板代码复用。支持输入输出、公共模块、版本管理、共享模块等功能。在使用场景上,除了对基础设施模块化外,还可作为配置、数据处理工具或资源包装器。
当前,大多数面向 Golang 应用的监控能力主要是通过 SDK 方式接入,需要开放人员手动进行埋点,会存在一定问题。对此,可观测 Go Agent 应运而生。本文介绍的阿里云可观测 Go Agent 方案,能通过无侵入的方式实现应用监控能力。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比