本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存(WorkingSet)概念,它用于表示容器内存的实时使用量,尤其是活跃内存。
本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
本文主要学习 RocketMQ 的一致性特性,一致性对于交易、金融都是刚需。从大规模复杂业务出发,学习 RocketMQ 的 SQL 订阅、定时消息等特性。再从高可用的角度来看,这里更多的是大型公司对于高阶可用性的要求,如同城容灾、异地多活等。
超算快速弹性伸缩场景下,如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践,解决超算场景面临的挑战,交付一套可靠和全面的主机监控体系。
本文主要介绍了基于 OpenTeletemetry 与 W3C 协议构建端到端全链路的解决方案,同时探讨了 RUM 与端到端链路集成的最佳实践,希望可以为大家在生产环境落地应用提供一些参考。
在当今数字化转型加速的时代,企业 IT 系统的复杂度与日俱增,如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商,提供了一整套全面的可观测性解决方案,覆盖从业务、端侧(小程序、APP、H5 等)、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系,旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中,标签(Tag)作为一种核心组织和管理手段,在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用,以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。
随着云计算和人工智能(AI)技术的飞速发展,企业对于高效、灵活且成本效益高的解决方案的需求日益增长。本文旨在探讨 Serverless 架构与 AI 技术的结合,如何通过 Serverless 函数计算和 AI 开发平台,助力企业简化应用开发流程,减少企业 AI 业务试错成本,加速业务创新,为企业业务发展提供无限可能。