阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁(乐忱)分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长,指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年,高端企业级存储闪存占比约为25%,相较于欧美50%的比例,显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程,包括数据预处理、训练和推理的痛点,以及针对这些环节的存储解决方案,强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外,还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术,训练阶段的高性能存储架构,推理场景的加速器和AI Agent的应用,以及应对大数据业务的存储考量,如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
本文聚焦于线上应用的风险管理,特别是针对“错”(程序运行不符合预期)和“慢”(性能低下或响应迟缓)两大类问题,提出了一个系统化的根因诊断方案。
Higress 最新的 1.4 版本基于为通义千问,以及多家云上 AGI 厂商客户提供 AI 网关的积累沉淀,开源了大量 AI 原生的网关能力。同时也在 Ingress、可观测、流控等云原生能力上做了全方位升级。
大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能,通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手,通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能,能达到毫秒级的响应速度。目前,通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用,阿里云也在探索多智能体产品,即 AI 程序员,助力数字世界的蓬勃发展,颠覆 IT 生产力。
借助 AI-native 可观测解决方案,阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力,帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
采用传统硬盘搭建存储方案,看起来成本低廉,但是再加上各种附加因素后却大幅攀升,而云存储厂商通常提供基于订阅的定价模型、一些免费服务和一定的折扣。现在,我们就来了解一下如何更省钱地使用云存储。
iLogtail 作为开源可观测数据采集器,对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持,本文跟随 iLogtail 的脚步,了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
阿里云网络拨测业务提供了全球、多种协议、多种网络态势的用户网络性能和用户体验监控场景的全面可观测方案。该文章从拨测场景下,介绍了用户如何快速的构建一套全球用户视角的服务可用性大盘,为客户的业务保驾护航。