本文将从使用的角度出发,来更详细的展示一下流存储的场景,看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景,提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例,来帮助大家了解流存储的用法。
复杂的运行环境、巨大的部署量和高速发展业务迭代对 Agent 的软件工程质量带来了巨大挑战。基于阿里云可观测团队多年的开发和运维经验,本文将分享如何构建和执行可靠性工程策略。
Knative Serving 是一款基于 K8s 的 Serverless 开源平台,用于构建和管理现代化、可拓展、流量驱动、无服务器的应用程序。本文重点关注 Knative 网络层能力的实现。
在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。
在系统开发、运维过程中,日志是最重要的信息之一,其最大的优点是简单直接。SLS 数据加工功能旨在解决非结构化的日志数据处理,当前全面升级,集成 SPL 语言、更强的数据处理性能、更优的使用成本。
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。
本文主要介绍业务消息的应用解耦场景,具体解耦什么? RocketMQ 在业务消息场景的基础特性。业界那么多消息队列能实现应用解耦,RocketMQ 在基础特性上有哪些增强?