官方博客-第3页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    用软硬协同设计下的飞天盘古降低存储系统开销

    历经 15 载,如今的飞天盘古系统已迭代至第三代,数千万行代码和 1,000 余项专利,从大规模、到高性能、到高效能的分布式存储系统的演进,更高效地让数据中心成为一台计算机。

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  • 2025-03-14
    1753

    详解大模型应用可观测全链路

    阿里云可观测解决方案从几个方面来尝试帮助使用 QwQ、Deepseek 的 LLM 应用开发者来满足领域化的可观测述求。

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  • 2024-05-15
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    当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus

    本文以构建系统可观测为切入点,对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异,重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。

  • 2025-01-14
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    网络安全视角:从地域到账号的阿里云日志审计实践

    日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求,打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用,一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品,另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外,还可通过报表分析和告警配置,主动发现潜在的安全威胁,增强云上资产安全。

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  • 2024-07-01
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    详解微服务应用灰度发布最佳实践

    相对于传统软件研发,微服务架构下典型的需求交付最大的区别在于有了能够小范围真实验证的机制,且交付单位较小,风险可控,灰度发布可以弥补线下测试的不足。本文从 DevOps 视角概述灰度发布实践,介绍如何将灰度发布与 DevOps 工作融合,快来了解吧~

  • 2025-03-21
    1155

    监控vLLM等大模型推理性能

    本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案,并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案,帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。

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  • 2024-05-15
    102457

    大语言模型推理提速,TensorRT-LLM 高性能推理实践

    大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。

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  • 2024-09-25
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    新场景、新能力,AI-native 时代的可观测革新

    借助 AI-native 可观测解决方案,阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力,帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。

  • 2024-09-27
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    灵魂拷问-前端的作用--性能优化篇

    作者最近在尝试对负责的平台进行性能优化,本文整理了些前端性能优化的一些常见策略。

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