本文整理自阿里云智能集团资深技术专家,云原生产品线中间件负责人谢吉宝(唐三)在云栖大会的精彩分享。讲师深入浅出的分享了软件架构演进过程中,网关所扮演的各类角色,AI 应用的流量新特征对软件架构和网关所提出的新诉求,以及基于阿里自身实践所带来的开源贡献和商业能力。
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在数字化转型的大潮中,云计算成为推动创新和优化业务流程的关键力量。作为阿里巴巴集团的核心产品之一,函数计算(Function Compute)引领着 Serverless 计算的新时代。本文将深入探讨函数计算如何通过技术革新实现提效降本,以及其在 AI 业务、数据处理和 Web 应用等多个领域的广泛应用。
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
本文从C++11并发编程中的关键概念——内存模型与原子类型入手,结合详尽的代码示例,抽丝剥茧地介绍了如何实现无锁化并发的性能优化。
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。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC,用户能依据业务需求调整资源配置,有效应对高并发场景,并通过优化资源配置,如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外,函数计算支持多样化 GPU 计费模式(按需计费、阶梯定价、极速模式),可根据业务需求调整,在面对高频请求和大规模数据处理时,能够显著降低综合成本。