本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时,大家往往采用Synchronized(同步)或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中,就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题,这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
RocketMQ ACL 2.0 不管是在模型设计、可扩展性方面,还是安全性和性能方面都进行了全新的升级。旨在能够为用户提供精细化的访问控制,同时,简化权限的配置流程。欢迎大家尝试体验新版本,并应用在生产环境中。
随着云计算的普及,越来越多的传统企业客户也在选择把IDC的业务系统搬到公共云上,实现更大的弹性、更强的灵活性、更高的性价比。但与泛互联网型企业的轻资产相比,传统企业的云下IT规模较大,有比较沉重历史包袱重,以及各种行业安全规范的约束,所以对于网络的规划设计、部署使用、运维管理都有自己的要求,仅仅具备云产品的初级使用能力已不能满足实际使用需求。企业级云上网络架构的重点是帮助企业用户更高效地搭建安全可靠的云上网络架构,本文主要针对企业客户在云上的南北向流量(访问internet/被internet用户访问)和东西向流量(企业内部VPC互访)的互访、安全、管理等多方面需求,利用CEN-TR(云企业网企业版)实现云上东西向+南北向流量安全和统一公网出口的最佳实践。
在今年的SIGMOD会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award,这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库,本文将介绍这篇论文的具体细节。
本次文根据峰会演讲内容整理:分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进,以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件,被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中,承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大,安全相关的挑战日益突出,消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而,RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此,我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版,进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理,以及相关的配置和实践。