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。
文章探讨了为什么大规模集群中的可观测性服务会产生大量API请求、API服务器为何对DNS解析至关重要以及故障恢复过程为何缓慢的原因。
全球化是对技术架构的终极挑战,面临的不仅仅是技术的问题,而是包含了经济、文化等多因素差异的用户关系问题。积极借助遍布全球的云计算基础设施和云原生的架构设计原则,将能更加高效的构建高可用的全球化技术架构,支持全球业务的持续增长。
云上托管 MCP 搭建 AI Agent 将成为趋势。函数计算 FC 目前已经支持开源 MCP Server 一键托管,欢迎体验。
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡,更将性能调优和场景适配做到了极致,解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块,SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力,为用户提供更加强大、灵活的技术支持。
PromQL AI 智能体上线。本文将从自然语言生成 PromQL 实践视角,探讨如何构建知识库、与大模型进行交互、最终生成符合需求的 PromQL 语句。本文还介绍了在 MCP 和云监控控制台下使用 AI 智能体的用例。
Nydus+Dragonfly 组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间,提升集群间的镜像分发效率。
本篇不仅仅是介绍Spring循环依赖的原理,而且给出Spring不能支持的循环依赖场景与案例,对其进行详细解析,同时给出解决建议与方案,以后出现此问题可以少走弯路。