XXL-JOB 是一个开源的分布式任务调度平台,开箱即用、简单易上手,得到了很多开发者的喜爱。和其他中间件开源项目一样,当开发者把开源项目部署到公共云,应用到企业级场景中时,就会在稳定性、性能、安全、其他云产品间集成体验上提出更高的要求。基于此背景,阿里云微服务引擎 MSE 基于自研的分布式任务调度平台 SchedulerX,通过兼容 XXL-JOB 客户端的通信协议,在开源 XXL-JOB 版本的基础上,提升了稳定性、安全、性能、可观测等能力,满足企业客户的需求。此外,为方便测试,提供了一个月 400 元额度的免费试用和预付费首购 5 折、续费 6.5 折起的优惠。
阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力,核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理(OOS)一键部署OpenWebUI+Ollama方案,轻松将QwQ-32B模型部署到ECS,或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码,全部在控制台完成,适合新手操作。
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型,拥有320亿参数,性能媲美DeepSeek-R1(6710亿参数)。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行,并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换,涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外,还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能,帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题,提升大模型应用的稳定性和效率。
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口,有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步,接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成,FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力,敬请期待。
本文主要介绍业务消息的应用解耦场景,具体解耦什么? RocketMQ 在业务消息场景的基础特性。业界那么多消息队列能实现应用解耦,RocketMQ 在基础特性上有哪些增强?