中间件

本文旨在提供一个指导性的框架，帮助用户了解插件的安装、配置以及探索如何通过 Grafana 内的阿里云 OpenAPI 插件来对云上数据进行可视化和快速验证开发原型，加强数据可视化和云监控能力，助力开发速度。

在先前的文章基础上，本文讨论如何通过分层封装提升一个针对嵌入式Linux的RPC框架的易用性。设计包括自动服务注册、高性能通信、泛型序列化和简洁API。框架分为6个关键类：BindingHub、SharedRingBuffer、Parcel、Binder、IBinder和BindInterface。BindingHub负责服务注册，SharedRingBuffer实现高效数据传输，Parcel处理序列化，而Binder和IBinder分别用于服务端和客户端交互。BindInterface提供简单的初始化接口，简化应用集成。测试案例展示了客户端和服务端的交互，验证了RPC功能的有效性。

C++11引入了智能指针以自动管理内存，防止内存泄漏和悬挂指针： - `shared_ptr`：引用计数，多所有权，适用于多个对象共享资源。 - `unique_ptr`：独占所有权，更轻量级，适用于单一对象所有者。 - `weak_ptr`：弱引用，不增加引用计数，解决`shared_ptr`循环引用问题。 ## shared_ptr - 支持引用计数，所有者共同负责资源释放。 - 创建方式：空指针、new操作、拷贝构造/移动构造，以及自定义删除器。 - 提供`operator*`和`operator->`，以及`reset`、`swap`等方法。 ## unique_ptr

本文核心观点： • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多，容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民，并引入了更多流量，催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能，承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要，API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。

2024 天池云原生编程挑战赛 6 月 12 日正式启动，8 月 28 日线下决赛，9 月公布最终参赛结果，奖金池合计 22.5 万，共计三个赛道，面向全社会开放。

为应对分布式云多集群监控的挑战，阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One，凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点，为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案，实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长，在复杂多变的云原生时代中航行，提供了一个强有力的罗盘与风帆。