本文介绍了如何通过阿里云 MSE 微服务引擎和云效应用交付平台 AppStack 实现灰度发布。
本文讨论了微服务上云过程中的稳定性挑战,特别是变更引起的生产故障。阿里云MSE(微服务引擎)提供了一种全链路无损发布方案,旨在消除变更风险,实现白天流量高峰时的安全发布。
本文深入探讨了云时代 EDA 的新内涵及它在云时代再次流行的主要驱动力,包括技术驱动力和商业驱动力,随后重点介绍了 RocketMQ 5.0 推出的子产品 EventBridge,并通过几个云时代事件驱动的典型案例,进一步叙述了云时代事件驱动的常见场景和最佳实践。
你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化?由于useMemo和useCallback类似,所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例,部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。
口腔治疗+函数计算=效率提升🚀 领健作为业界领先的口腔机构,面向口腔诊所提供正畸算法,但早期的算法部署遇到较多问题,因此在对比了阿里云的多个云产品之后,最终选择了函数计算。 通过将 GPU 计算负载放到函数计算,领健技术团队达到了很好的降本效果,相比早前的按月持有 GPU 资源,函数计算的费用降低了 90% 左右,并大大提升了使用体验,实现了前所未有的敏捷性和效率。
PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移?
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案,并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道,这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时,我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略,这种策略可以基于统一的流量匹配规则,将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍,让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息,实现 LLM 的个性化回复,提升问答的准确度。
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。