本书将从基础概念出发,逐步深入探讨 K8S 集群中常见的故障类型及其成因,并结合实际案例分析给出有效的排查方法和解决方案。通过学习本书,您不仅能够加深对 Kubernetes 工作原理的理解,还能掌握一系列实用技巧来提升自己在面对突发状况时的应变能力。无论您是初学者还是有一定经验的专业人士,《云容器 K8S 异常诊断》都将是一个宝贵的资源库,帮助您更好地管理您的 Kubernetes 环境。
阿里云作为数字经济的重要建设者,不断加深硬核科技实力,通过自身能力助力客户实现高质量发展,共创数字新世界。阿里云产品手册 2025 版含产品大图、关于阿里云、引言、AI 产品体系、安全合规等内容,覆盖人工智能与机器学习、云基础产品与基础设施、数据管理与服务、安全、企业服务五大版块,多款核心及重点产品,全方位了解阿里云产品体系。
本书面向广大IT从业者,作者将尽可能通俗易懂的把机器学习、深度学习、神经网络等基本原理讲解清楚,并分享大语言模型、知识库等当下很火爆的AIGC应用,探讨大语言模型“知识茧房”问题及解法。期望本书能成为AI技术爱好者的启蒙书籍、学习手册。希望人人都能了解AI,知其然并知其一点所以然,看完后能有感而发:“原来AI是这么回事”,且能自己动手实践,构建自己的AI应用。
随着信息技术的快速发展,操作系统作为支撑应用程序和服务运行的基础层,承担着至关重要的角色。然而,操作系统和其他软件系统类似,都将经历生命周期的不同阶段,包括引入、增长、成熟和最终的停服。处于生命周期的后期,针对操作系统的开发投入会逐渐减少,这会给企业的业务安全与稳定带来潜在的风险。 本白皮书旨在为广大用户提供详细的行动指南,帮助您妥善应对面临的操作系统停服问题。
2025 年 4 月 20 日宁波,通义灵码在首届中国计算机学会(CCF)算法大会现场亮相,与领域学者、企业专家、学生开发者共话大模型与 AI 辅助编程对算法创新和开发效率带来的改变。随着大模型技术的快速发展,AI 辅助编程和算法设计成为新的研究热点。专题分论坛上,通义灵码解决方案架构师解浩分享了阿里云在 AI 编程领域的探索,及基于通义灵码的企业研发智能化落地实践。
本书全面地介绍了阿里云和钉钉团队在赋能组织数智化转型方面的方法论、技术架构及行业解决方案,详细阐述了数智化敏捷组织的发展蓝图与建设路径,全面系统分析了数智化敏捷组织的“战略引领、业务重构、组织升级、技术赋能、数智运营”的整体构建体系,并深度解析了阿里云与钉钉在组织数智化转型领域的真实应用案例,旨在为政企组织实施数智化转型提供详尽的理论指导、体系框架、实施路径及实践参考。
通义万相2.1重磅开源,OpenSearch LLM智能问答版支持DeepSeek-R1系列模型,容器服务 Edge 版支持共享GPU调度能力,详情请点击阿里云产品二月刊
通义灵码知识库问答功能增强,多款产品能力新升级,详情请点击阿里云产品十月刊
NebulaGraph图数据库简单产品介绍,详述与计算巢的合作实践,如何通过阿里云计算巢服务快速帮助客户构建一套云上的图数据库集群;并介绍计算巢软件免费试用中心对云上客户的价值,同时展示一段以客户为视角的Demo演示。
分享Spring AI Alibaba 在多 Agent 场景下的实践,并详解 Higress 在快手落地案例,以及 Apache RocketMQ如何实现AI Agent 的事件驱动架构实践,此外,本书还以 Spring AI Alibaba & Dify 为例,分享基于 LoongSuite 实现零侵入 AI Agent 的可观测性,并阐述 Nacos3.0 整体架构及 Agent 场景实践。
在数字化转型加速的今天,API 已成为企业创新和业务增长的核心驱动力。本书将探讨 API 网关、API 管理和 API First 设计理念如何加速企业数字化建设、重塑企业商业模式。
FFA 2024数据集成专场由 Apache Flink 核心贡献者与来自阿里云智能、杭州银行、光大银行、货拉拉、数新智能、镜舟科技等公司的一线技术专家聚焦于实时技术在数据集成场景的价值与发展,讨论实时技术如何提升数据处理的全链路时效性,分析如何基于 Flink 设计实时数据集成框架,以及实时数据集成技术在不同业务领域的最佳实践。
在本报告中,我们将在核心结论部分展示本次调研报告的关键发现。之后,报告将帮助读者理解云治理的概念和企业用云实践的现状以及变迁趋势,并基于云治理框架的五大分类(即稳定性、安全合规、成本效益、高效性能、卓越运营),对2023年~2024年两年间调研数据的差异进行详细解读。最后,我们将为读者展示如何基于云治理框架进行云上架构优化,为读者在后续云旅程中的持续治理提供参考借鉴。
随着技术的不断进步和国产市场需求的变化,PolarDB 推出了满足国产市场需要且更具性价比的轻量化版本(PolarDB v2.0 轻量化版本)。与公有云在线化版本不同,轻量化版本采用软件输出的方式,可以部署在客户自主环境中。
Confidential MaaS并非单一技术的堆砌,而是一套贯穿硬件、软件、协议和流程的综合性安全架构。它系统性地解决了当前MaaS服务面临的核心信任难题,通过构建一个可验证的、端到端加密的计算链路,让用户在享受强大AI能力的同时,牢牢掌握自身数据的控制权。随着机密计算生态的成熟、硬件性能的提升以及相关标准的完善,CMaaS将从前沿探索逐步成为AI服务的安全标准配置。