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。
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利，但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单，在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性，对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
从架构演进、网关优化到可观测体系构建等，UU 跑腿的云原生化，让 80% 的微服务轻松上云，还做到了 1 分钟弹性伸缩，实现了 80% 的运维成本降低。
SLS 推出了 SPL 语言，可以高效的对日志数据的清洗，加工。对 SPL 及 SPL 在阿里云 Flink SLS Connector 中应用进行介绍及举例。
本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证，用更小规模的模型达到更好的效果。
MSE（微服务引擎）在微服务全链路灰度场景下提供了一套成熟的功能，支持内容规则和百分比规则的灰度路由策略。
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
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。