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Higress 基于自定义插件访问 Redis
本文介绍了Higress，一个支持基于WebAssembly (WASM) 的边缘计算网关，它允许用户使用Go、C++或Rust编写插件来扩展其功能。文章特别讨论了如何利用Redis插件实现限流、缓存和会话管理等高级功能。
浅谈弹性计算管控可观测性体系建设
为什么需要可观测性？可观测性技术对业务团队的价值有哪些？如何建设一个可观测性技术体系？本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。
OpenSergo/MSE & CloudWeGo 共同保障微服务运行时流量稳定性
微服务运行时稳定性的问题微服务的稳定性一直是开发者非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化，服务之间的依赖关系变得越来越复杂，业务系统也面临着巨大的高可用挑战。大家可能都经历过以下的场景：演唱会抢票瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载，load 飙高，用户无法正常下单；在线选...
5% 消耗，6 倍性能：揭秘新一代 iLogtail SPL 日志处理引擎与 Logstash 的 PK
在本文中，我们将深入探讨为何选择 iLogtail，以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能，我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出，帮助您做出明智的技术选择。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
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
基于阿里云函数计算（FC）x 云原生 API 网关构建生产级别 LLM Chat 应用方案最佳实践
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。
西游再现，一键部署 Flux 文生图大模型生成西游人物
从花果山的灵石出世，到取经路上的九九八十一难，再到大闹天宫的惊心动魄……这些耳熟能详的西游场景，如今都能通过 Flux 模型，以超乎想象的细节和真实感呈现在你眼前。本次实验在函数计算中内置的 flux.1-dev-fp8 大模型，搭配 Lora 模型，无需复杂的配置，一键部署，你就能成为这场视觉盛宴的创造者。