ARMS RUM 是阿里云应用实时监控服务(ARMS)下的用户体验监控(RUM)产品,覆盖 Web/H5、各类平台小程序、Android、iOS、Flutter、ReactNative、Windows、macOS 等平台框架。接入 SDK 后会主动采集端侧页面性能、资源加载、API 调用、异常崩溃、卡顿、用户操作、系统信息等数据,还支持事件、日志、异常等数据按需自定义上报以满足业务数据分析需求,提供全面的性能分析、异常分析、产品分析、会话分析能力,帮助快速跟踪定位问题原因,提升产品用户使用体验。
本文将演示如何使用事件总线(EventBridge),向量检索服务(DashVector),函数计算(FunctionCompute)结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2],来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说,我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据,进行实时的文本语义搜索,查询最相似的相关内容。
本文作者将介绍女娲对社区 ZooKeeper 在分布式读写锁实践细节上的思考,希望帮助大家理解分布式读写锁背后的原理。
目前阿里云 ARMS 已经基于 LLM 大模型实现了单链路智能诊断,综合调用链、方法栈、异常堆栈、SQL、指标等多模态数据,结合链路诊断领域专家经验,有效识别单次请求的错慢根因,并给出相应的优化建议。
本文以DeepSeek模型为核心,探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习(RL)实现Time Scaling Law的新范式,突破了传统大模型依赖算力和数据的限制,展现了集成式创新的优势。文章还提到开源的重要性以及数据作为制胜法宝的关键地位,同时警示了业务发展中安全滞后的问题。
目前 MSE 服务治理的 离群实例摘除、标签路由、金丝雀发布、全链路灰度等功能已经使用该路由方案,经过我们的压测与演练,在CPU、RT等方面均有不少提升,以 Demo 应用为例 (服务调用的跳数为2,下游30节点,每个节点1c2g) 其中调用 RT 提升约 6.7%。