阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件,为进一步提升性能,RocketMQ 进行了索引构建流水线改造,同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程,提供了更简便的使用体验,快点击本文查看详情及配置展示~
ARMS RUM 是阿里云应用实时监控服务(ARMS)下的用户体验监控(RUM)产品,覆盖 Web/H5、各类平台小程序、Android、iOS、Flutter、ReactNative、Windows、macOS 等平台框架。接入 SDK 后会主动采集端侧页面性能、资源加载、API 调用、异常崩溃、卡顿、用户操作、系统信息等数据,还支持事件、日志、异常等数据按需自定义上报以满足业务数据分析需求,提供全面的性能分析、异常分析、产品分析、会话分析能力,帮助快速跟踪定位问题原因,提升产品用户使用体验。
本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算(FC)构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent,也支持基于Ollama部署的开源模型场景。
本文主要介绍了基于 OpenTeletemetry 与 W3C 协议构建端到端全链路的解决方案,同时探讨了 RUM 与端到端链路集成的最佳实践,希望可以为大家在生产环境落地应用提供一些参考。
数字时代的大潮中,编程不再高深莫测,而是每个人都可以尝试并享受的乐趣。今天,就让我们一起探索如何利用通义灵码的自然语言生成代码功能,轻松打造你的专属健康管理小程序,说不定在这个过程中,不管是身材管理,还是编程学习,都能让你离目标更近一步。
AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战,比如更快的服务交付速度,更实时、精准的结果以及更人性化的体验等,传统架构限制于同步交互,无法满足上述需求,本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
本文作者将介绍女娲对社区 ZooKeeper 在分布式读写锁实践细节上的思考,希望帮助大家理解分布式读写锁背后的原理。
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