🎉 WatchAlert - 开源多数据源告警引擎【运维研发必备能力】
WatchAlert 是一个开源的多数据源告警引擎,支持从 Prometheus、Elasticsearch、Kubernetes 等多种数据源获取监控数据,并根据预定义的告警规则触发告警。它具备多数据源支持、灵活的告警规则、多渠道告警通知、可扩展架构和高性能等核心特性,帮助团队更高效地监控和响应问题。项目地址:https://github.com/opsre/WatchAlert
一套基本的具身智能技术流程是如何实现的
Embodied Intelligence作为一种将感知、决策与执行相结合的前沿技术,正在引领机器人技术迈向新的高度。具身智能不仅要求机器人具备理解和处理复杂环境的能力,还需赋予其自主决策和执行任务的能力。本文将深入探讨如何将LLM和多模态大模型与机器人技术相结合,构建一套完整的具身智能技术流程。本文参考了同济子豪兄的部分工作,TsingtaoAI团队对整体构建做了一部分拓展和延伸。
阿里云ACK容器服务生产级可观测体系建设实践
本文整理自2024云栖大会冯诗淳(花名:行疾)的演讲,介绍了阿里云容器服务团队在生产级可观测体系建设方面的实践。冯诗淳详细阐述了容器化架构带来的挑战及解决方案,强调了可观测性对于构建稳健运维体系的重要性。文中提到,阿里云作为亚洲唯一蝉联全球领导者的容器管理平台,其可观测能力在多项关键评测中表现优异,支持AI、容器网络、存储等多个场景的高级容器可观测能力。此外,还介绍了阿里云容器服务在多云管理、成本优化等方面的最新进展,以及即将推出的ACK AI助手2.0,旨在通过智能引擎和专家诊断经验,简化异常数据查找,缩短故障响应时间。
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构,特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心,涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点,提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能,以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践,如金丝雀发布和回滚策略,旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。