从整体技术架构上学习 RocketMQ 5.0 的云原生架构、一体化架构,最后再分别从业务场景切入,详细介绍 RocketMQ 5.0 在不同的业务场景提供的能力和关键技术原理,包括业务消息、流处理、物联网以及面向云时代的事件驱动场景。
本文来学习一个典型的物联网技术架构,以及在这个技术架构里面,消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面,对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别?学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT,是如何解决这些物联网技术难题的。
在本文中,作者探讨了ZooKeeper(ZK)的一个内存占用问题,特别是当有大量的Watcher和ZNode时,导致的内存消耗。
本文旨在提供一个指导性的框架,帮助用户了解插件的安装、配置以及探索如何通过 Grafana 内的阿里云 OpenAPI 插件来对云上数据进行可视化和快速验证开发原型,加强数据可视化和云监控能力,助力开发速度。
近年来,AI 技术发展迅猛,企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值,然而,在部署 AI 模型推理服务时,却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题,以实现 AI 技术的高效落地。
人工智能生成图像(AI 生图)的领域中,Stable Diffusion WebUI 以其强大的算法和稳定的输出质量而闻名。它能够快速地从文本描述中生成高质量的图像,为用户提供了一个直观且高效的创作平台。而 ComfyUI 则以其用户友好的界面和高度定制化的选项所受到欢迎。ComfyUI 的灵活性和直观性使得即使是没有技术背景的用户也能轻松上手。本次技术解决方案通过函数计算一键部署热门 AI 生图大模型,凭借其按量付费、卓越弹性、快速交付能力的特点,完美实现低成本,免运维。
本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景,帮助开发者和技术小白快速上手,体验AI的强大能力,并探索企业级AI应用开发的可能性。
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
Knative Serving 是一款基于 K8s 的 Serverless 开源平台,用于构建和管理现代化、可拓展、流量驱动、无服务器的应用程序。本文重点关注 Knative 网络层能力的实现。