Hologres计算组实例&分时弹性入门实践
              本文整理自 Hologres 产品团队的观秋老师关于Hologres 计算组实例&分时弹性入门实践的分享。内容主要为以下三部分:
1. Hologres 计算组实例介绍
2. 计算组实例入门实践
3. 分时弹性入门实践
              
             
            
            
              
              招行面试: 分布式调度 设计,要考虑 哪些问题?
              45岁资深架构师尼恩在读者交流群中分享了关于设计分布式调度框架时需考虑的关键问题。近期有小伙伴在面试招商银行时遇到了相关难题,因准备不足而失利。为此,尼恩系统化地梳理了以下几点核心内容,帮助大家在面试中脱颖而出,实现“offer直提”。
              
             
            
              
              PAI企业级能力升级:应用系统构建、高效资源管理、AI治理
              PAI平台针对企业用户在AI应用中的复杂需求,提供了全面的企业级能力。涵盖权限管理、资源分配、任务调度与资产管理等模块,确保高效利用AI资源。通过API和SDK支持定制化开发,满足不同企业的特殊需求。典型案例中,某顶尖高校基于PAI构建了融合AI与HPC的科研计算平台,实现了作业、运营及运维三大中心的高效管理,成功服务于校内外多个场景。
              
             
            
              
              云上DevOps自动化的最佳实践
              本文介绍了云上DevOps自动化最佳实践,重点探讨了企业在上云过程中面临的成本管理、运维效率和弹性等问题。通过阿里云的产品和服务,企业可以实现自动化的资源管理、成本优化和高效运维。文章详细阐述了如何利用标签进行成本分析、选择合适的付费类型和实例规格、以及通过弹性伸缩降低成本。此外,还介绍了新功能发布,如统一的实例运维通道界面、AI辅助的运维工具等,帮助企业提升云上业务的管理和运营效率。
              
             
            
              
              打造安全云环境:深入理解阿里云权限体系
              本文将探讨阿里云上的权限管理,帮助理解其背后原理并掌握实践方法。主要内容分为三部分:一是访问控制基本原理,强调避免使用root身份,介绍权限策略语言和类型;二是五种典型的授权方式,包括服务级、操作级和资源级授权等;三是多账号环境下的集中化权限管理,重点介绍如何使用管控策略实现安全合规的集中管控。通过这些内容,用户可以更好地理解和应用阿里云的权限管理体系,确保云资源的安全与高效管理。
              
             
            
              
              EMR管控平台全面升级:智能化助力客户实现在离线混部和降本增效
              本次介绍EMR开源大数据平台2.0的最新特性,基于微服务架构,提供更稳定高效的服务。平台升级主要体现在智能化和Serverless两个方面。智能化功能利用大语言模型提升运维效率,推出一键诊断和根因分析,缩短问题定位时间。全托管弹性伸缩根据业务动态自动调整资源,提高资源利用率。即将推出的EMR on ACS产品形态支持离在线业务混部,进一步优化资源使用,帮助用户实现降本增效。
              
             
            
              
              U盘格式化工具合集:6个免费的U盘格式化工具
              在日常使用中,U盘可能会因为文件系统不兼容、数据损坏或使用需求发生改变而需要进行格式化。一个合适的格式化工具不仅可以清理存储空间,还能解决部分存储问题。本文为大家精选了6款免费的U盘格式化工具,并详细介绍它们的功能、使用方法、优缺点,帮助你轻松完成U盘格式化操作。
              
             
            
            
              
              《人工智能:环保领域的未来之光》
              在全球环境问题日益严峻的背景下,人工智能正逐渐渗透到污染监测、生态保护和资源管理中。它通过传感器网络和卫星遥感技术收集环境数据,利用机器学习算法分析,为环保政策提供依据。然而,数据准确性、生态系统复杂性和资源有限性等挑战亟待解决。未来需加强技术研发、国际合作及公众意识提升,以推动人工智能在环境保护中的应用和发展。