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13小时前
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来自: 云原生
推理网络是什么?大模型推理服务对网络提出了哪些新要求
本文深入剖析大模型推理网络的核心诉求,对比训练与推理在网络延迟、IOPS、协议效率、拥塞控制及通信解耦五大维度的本质差异,提出可量化的技术指标(如P99≤10ms、IOPS≥100K)与企业自检框架,助力构建“答得快、答得稳、扛得住并发”的推理基础设施。(239字)
开源可观测栈选型报告:Prometheus + Grafana + Tempo 能不能替掉商业 APM
本文对比开源三件套(Prometheus+Grafana+Tempo)与商业APM,从能力覆盖、运维成本、告警降噪、Trace-指标关联、上手门槛五维剖析:开源栈可满足中小规模(数十服务)、有专职可观测工程师的团队“看”的需求,但难以替代商业APM在自动根因、7×24兜底、多团队协同等场景下的“省人”价值。
海外版外卖平台:多城市配置能不能只改本城、互不影响
本文从阿里云云原生部署视角谈多城配置怎么隔离。支付与税务各国不同,支持按需定制对接,且应与运力发布解耦。
一文读懂透明加密:面向研发图纸的终端数据防泄密底层机制
阿里云透明加密是面向制造业、建筑设计等场景的终端数据防泄密核心方案。基于内核驱动,实现CAD/三维模型等文件编辑保存全程自动加解密,用户无感、业务零侵入;结合云端KMS统一管控密钥,支持离线办公与外协协同,兼顾安全、效率与等保合规。(239字)
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1天前
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向量数据库选型实战:从 Embedding、ANN 索引到三条落地路线
本文直击向量数据库本质:不堆概念,不列产品,专讲它“是什么”、三条选型路径(专用库/关系库扩展/云托管)如何取舍,以及开发者落地必须关注的召回率、延迟、更新一致性等真实问题。聚焦RAG实战,强调“先用pgvector跑通再升级”,拒绝盲目上马。
k6 压测结果别只发终端截图:摘要、HTML、Grafana 三层怎么落地
本文详解k6压测报告三层架构:终端摘要(秒级判定)、HTML报告(归档可读)、Grafana看板(时序对比)。解决截图失真、时间维度丢失、跨版本难比等痛点,提供可落地的配置方案与避坑清单,让压测结果真正可追溯、可对比、可决策。(239字)
还在纠结 DevOps 平台和云原生二选一?两个都要才是企业标配
云原生改造不等于不再需要 DevOps 平台。文章辨析两者边界:一个管交付过程,一个管运行底座;说明容器化、Kubernetes 场景下为什么更需要平台化交付,并给出按现状选择先上平台还是先做云原生的路径,以及四步落地建议与 PoC 验证清单。
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3天前
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来自: 云原生
AI Agent 时代,需要的不是更多数据,而是一个语义层
AI Agent 缺的不是数据而是系统地图。UnifiedModel 开源语义层将资产、数据与关系组织为可查询对象图,实验显示旗舰模型准确率提升 10-20%。它助 Agent 按对象读数、沿关系定位根因,真正看懂复杂系统。
企业级智能体自动化平台的云原生架构工程实践
本文剖析企业级自动化平台云原生架构实践:聚焦微服务容器化、多租户隔离、超大规模低开销并发、全程可回溯四大工程要点,揭示SaaS/私有化同源交付优势,并警示脚本散养、强耦合、忽视可观测性等典型反模式,助力架构师科学选型。
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