官方博客-第57页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    云数据库专属集群MyBase在金融云的物理围笼实践

    本文档详细介绍基于云数据库专属集群MyBase在金融公共云部署物理围笼实践的方案。

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  • 2024-05-15
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    基于Ingress-APISIX网关实现全链路灰度

    本文介绍了通过将 APISIX 提供的灵活的路由能力以及 MSE 提供的全链路灰度能力结合,可以在不需要修改任何业务代码的情况下,轻松实现全链路灰度能力。

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  • 2024-05-15
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    ADBPG优化基础(一)ORCA优化器

    AnalyticDB PostgreSQL(ADBPG)就是一堆并行的PostgreSQL?当然不是!ADBPG作为一个基于PostgreSQL的Massively Parallel Processing(MPP)全并行架构的分析型数据库,针对数据分析场景在很多方面得到了加强。如双优化器(GPORC...

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  • 2024-05-15
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    图像检索解决方案

    针对图像检索业务场景,PAI提供了端到端的相似图像匹配和图像检索解决方案。本文介绍如何基于未标注的数据构建图像自监督模型,助力您快速搭建相似图像匹配和图像检索业务系统,进而实现以图搜图。

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  • 2024-05-15
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    3步教你在云服务器上做Github DevOps部署

    本文指导您使用阿里云DevOps工具云效,将Github中托管的代码部署在云服务器ECS中,使得用户能够在互联网公网中访问个人应用服务。文章来自云服务器ECS开发实践征文活动用户投稿,已获得作者(昵称秋天)授权发布。

  • 2024-05-15
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    从自建DevOps部署微服务再到云效

    以Jenkins+Gitlab基于k8s集群实现自建DevOps系统的方式部署开源微服务PiggyMetrics,与云效DevOps对比,介绍真正的免运维,实现高效的业务开发流程。

  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、压缩、实时聚合计算、自动老化等

    背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、...

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  • 【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系

    本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。

  • 2024-05-15
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    云端短视频批量混剪解决方案

    “批量生产”、“快速裂变”和“去重”是制作营销短视频的关键,基于有限数量的基础素材大规模生成指定数量的新视频,是营销短视频创作的常见思路。本篇介绍使用智能媒体生产ICE创作营销短视频,自由设定脚本顺序模拟手动剪辑,实现自动化批量制作高质量原创视频。

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