论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性,解决了云数据仓库的性能瓶颈,同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法,查询响应时间 (RT) 最多可减少75%,资源利用率提高19.0%,成本开销降低77.8%。
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍,让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息,实现 LLM 的个性化回复,提升问答的准确度。
本文将介绍阿里云如何将 Serverless 架构应用于消息队列,有效降低运营成本,同时利用云原生环境的特性,为 IoT 设备提供快速响应和灵活伸缩的通讯能力。
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。
本文详细介绍了阿里云资源编排服务(ROS)提供的Terraform托管服务,对比了ROS与Terraform的原生能力,帮助用户根据需求选择合适的IaC工具。
展望未来,朗新科技集团将进一步深化与阿里云消息队列团队的合作,依托自身丰富的能源领域技术实践,以及阿里云强大的基础设施、产品能力,携手推进行业数字化进程,促进能源科技行业的发展。