官方博客-第70页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    【最佳实践】主机场景下如何使用ilogtail采集超大规模文件

    目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。使用场景客户的某些场景下,业务拆分的比较细,每个业务会定时输出一个日志文件(比如每小时输出一个文件),那么在一台机器上,可能会产生大量的日志文件。由于某些原因,用户不想在业务服务器上安装采集端,因此采用比...

  • 2024-05-15
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    Serverless Kubernetes 开发实践:异构资源,按需使用

    Kubernetes 作为当今云原生业界标准,具备良好的生态以及跨云厂商能力。Kubernetes 很好的抽象了 IaaS 资源交付标准,使得云资源交付变的越来越简单,与此同时用户期望更多的聚焦于业务自身,做到面向应用交付,Serverless 理念也因此而生。 那么如何通过原生 k8s 提供Serverless 能力?如何实现GPU等异构资源按需使用?这里给大家介绍一下我们在Serverless Kubernetes 开发实践:异构资源,按需使用。

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  • 【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系

    本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。

  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、压缩、实时聚合计算、自动老化等

    背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、...

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  • 2024-05-15
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    通过HBR实现NAS容灾方案

    本文介绍如何基于NAS+云上备份HBR实现云文件数据容灾。

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  • 2024-05-15
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    DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践

    DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践。

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  • 2024-05-15
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    泛娱乐直播平台的数据库选型和场景解决方案

    直播平台的数据库选型要考虑流量波动、数据规模和实时性需求,如使用Redis的Sorted Set处理实时排行榜,List处理用户关注列表,使用分布式数据库PolarDB-X处理核心业务数据,AnalyticDB进行大数据分析。通过这些技术和策略,直播平台能够应对复杂的业务需求和流量挑战。

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  • 2024-05-15
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    全景剖析阿里云容器网络数据链路(一)—— Flannel

    本文是[全景剖析容器网络数据链路]第一部分,主要介绍Kubernetes Flannel模式下,数据面链路的转转发链路

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  • 2024-05-15
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    全景剖析阿里云容器网络数据链路(二)—— Terway ENI

    本文是[全景剖析容器网络数据链路]第二部分,主要介绍Kubernetes Terway ENI模式下,数据面链路的转转发链路。

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