AI 应用开发中,总有一些让人头疼的问题:敏感信息(比如 API-KEY)怎么安全存储?模型参数需要频繁调整怎么办?Prompt 模板改来改去,每次都得重启服务,太麻烦了!别急,今天我们就来聊聊如何用 Nacos 解决这些问题。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
全栈可观测App提供了一套完整的分析工具,从数据统计分析能力到数据关联,再到具备智能化和自动化特性的相关工具,以解决人们在可观测性方面所遇到的问题。未来,我们将持续提供更加丰富和强大的分析工具来满足用户的需求。
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。
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。
唯一不变的是变化,在现代复杂的商业环境中,企业的业务形态与规模往往处于不断变化和扩大之中。这种动态发展对企业的信息系统提出了更高的要求,特别是在软件架构方面。为了应对不断变化的市场需求和业务扩展,软件架构必须进行相应的演进和优化。网关作为互联网流量的入口,其形态也在跟随软件架构持续演进迭代中。我们下面就聊一聊网关的演进历程以及在时下火热的 AI 浪潮下,网关又会迸发怎样新的形态。
在大数据和大模型的加持下,现代数据技术释放了巨大的技术红利,通过多种数据范式解除了数据的桎梏,使得应用程序达到了“心无桎梏,身无藩篱”的自在境界,那么现代应用有哪些数据范式呢?这正是本文尝试回答的问题。