阿里云云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其卓越的弹性能力,为道旅科技提供了灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求,该方案均能帮助企业实现资源动态调整和成本优化,同时保障业务的高可用性和连续性。
本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践,主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC,用户能依据业务需求调整资源配置,有效应对高并发场景,并通过优化资源配置,如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外,函数计算支持多样化 GPU 计费模式(按需计费、阶梯定价、极速模式),可根据业务需求调整,在面对高频请求和大规模数据处理时,能够显著降低综合成本。
从架构演进、网关优化到可观测体系构建等,UU 跑腿的云原生化,让 80% 的微服务轻松上云,还做到了 1 分钟弹性伸缩,实现了 80% 的运维成本降低。
客户机房迁移过程中,发现不同 Pod 副本耗时前后相差 5 倍,本文介绍如何通过 ARMS 代码热点功能进行快速定位。
本文介绍了从Istio+k8s环境迁移到阿里云ASM+ACK环境的渐进式方法,通过配置虚拟服务和入口服务实现新老集群间的服务调用与流量转发,确保业务连续性与平滑迁移
阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力,核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理(OOS)一键部署OpenWebUI+Ollama方案,轻松将QwQ-32B模型部署到ECS,或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码,全部在控制台完成,适合新手操作。
Nydus+Dragonfly 组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间,提升集群间的镜像分发效率。