本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用:ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针,可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时,文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。
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。
相对于传统软件研发,微服务架构下典型的需求交付最大的区别在于有了能够小范围真实验证的机制,且交付单位较小,风险可控,灰度发布可以弥补线下测试的不足。本文从 DevOps 视角概述灰度发布实践,介绍如何将灰度发布与 DevOps 工作融合,快来了解吧~
在 Data + AI 时代,随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合,对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施,迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新,深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展,并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。
软件系统有三个追求:高性能、高并发、高可用,俗称三高。本篇讨论高并发,从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大,很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档,但最终却流于纸面,难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢?对此,云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享,本文是他经验的文字总结。
唯一不变的是变化,在现代复杂的商业环境中,企业的业务形态与规模往往处于不断变化和扩大之中。这种动态发展对企业的信息系统提出了更高的要求,特别是在软件架构方面。为了应对不断变化的市场需求和业务扩展,软件架构必须进行相应的演进和优化。网关作为互联网流量的入口,其形态也在跟随软件架构持续演进迭代中。我们下面就聊一聊网关的演进历程以及在时下火热的 AI 浪潮下,网关又会迸发怎样新的形态。
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点,本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战,近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践,一起来了解下吧。