官方博客-第22页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    云效AppStack+阿里云MSE实现应用服务全链路灰度

    在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前,为了降低新版本发布带来的风险,期望能够先部署到灰度环境,用小部分业务流量进行全链路灰度验证,验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。

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    云效 AppStack + 阿里云 MSE 实现应用服务全链路灰度

    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。

  • 2024-05-15
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    RocketMQ 流数据库解析:实现一体化流处理

    RocketMQ 5.0 是一款云原生的消息中间件,旨在覆盖更多业务场景。它针对国内企业在数字化转型中面临的多场景消息处理需求,提供了一体化的解决方案。

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  • 2024-05-16
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    浅谈现代消息队列与云存储

    讲述消息系统在现代化演进中软硬一体化,百万队列,分级存储等诸多竞争力特性的诞生和落地效果。探讨业界领先的 Shared-Log 存储计算分离,FFM与协程,RDMA 传输,列式存储等技术,将消息向流的领域延伸。

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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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    7倍性能提升|阿里云AnalyticDB Spark向量化能力解析

    AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能?

  • 2024-08-20
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    AI 网关零代码解决 AI 幻觉问题

    本文主要介绍了 AI Agent 的背景,概念,探讨了 AI Agent 网关插件的使用方法,效果以及实现原理。

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  • 2024-08-23
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    MaxCompute 近实时增全量处理一体化新架构和使用场景介绍

    本文主要介绍基于 MaxCompute 的离线近实时一体化新架构如何来支持这些综合的业务场景,提供基于Delta Table的近实时增全量一体的数据存储和计算解决方案。

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  • 2024-09-10
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    ROS CDK魔法书:建立你的游戏王国(TypeScript篇)

    在虚拟游戏的世界里,数字化的乐趣谱写着无数玩家的回忆。本文将指导您使用阿里云ROS CDK轻松将2048小游戏部署到云端。ROS CDK是一种强大的工具,允许您使用熟悉的编程语言定义和部署云资源,简化开发流程。此外,ECS(弹性计算服务)为您提供灵活且可扩展的计算资源,确保应用稳定运行。通过简单的环境配置和依赖安装,您可以快速创建和管理云资源,实现从本地到云端的无缝迁移。跟随本文指引,您将学会如何使用ROS CDK和ECS部署2048小游戏,并享受云端游戏的乐趣。

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