官方博客-第36页-阿里云开发者社区

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    从故障演练到运维工具产品力评测的探索 | 龙蜥技术

    随着AI和云原生技术的发展,业界运维工具百花齐放,该如何让优秀的工具脱颖而出?

  • 2024-05-29
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    小而美:两步完成从源码到应用的极简交付

    本文将主要介绍,如何通过 SAE 快速实现项目从源码到应用的交付与上线。

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  • 2024-06-05
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    【企业实践】台州银行携手瓴羊Dataphin共建数据平台,打造小微金融治理新标杆

    台州银行数据治理项目携手瓴羊Dataphin,荣获中国信息通信研究院评为“2023年铸基计划高质量数字化转型典型优秀案例”、数字化研究机构沙丘社区选为“2024中国数据资产管理最佳实践案例”双重认可。

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  • 2024-06-24
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    解锁分布式云多集群统一监控的云上最佳实践

    为应对分布式云多集群监控的挑战,阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One,凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点,为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案,实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长,在复杂多变的云原生时代中航行,提供了一个强有力的罗盘与风帆。

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  • 2024-08-06
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    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

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  • 2024-08-12
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    敦煌智旅:Serverless 初探,运维提效 60%

    SAE 提供了一个开箱即用的 Serverless PaaS 平台,提供了微服务、监控等能力,帮助敦煌智旅很好地解决了发版困难、运维困难、弹性能力不足和资源利用率低等痛点问题。成功实现轻松应对 10 倍突增流量洪峰,运维效率大幅提升。

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  • 2024-09-03
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    OpenTelemetry Golang Agent 0.1.0-RC 重磅发布

    程序语言与编译器团队和阿里云可观测团队开源了遵循 Opentelemetry 规范的 Golang Agent 0.1.0-RC 版本,希望能通过编译期自动插桩的手段实现无侵入式的 Golang 应用观测。

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  • 2024-10-22
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    Python 应用可观测重磅上线:解决 LLM 应用落地的“最后一公里”问题

    为增强对 Python 应用,特别是 Python LLM 应用的可观测性,阿里云推出了 Python 探针,旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子,方便测试。

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