AI助理直击要害,从繁复中提炼精华——使用CDN加速访问OSS存储的图片

简介: 本案例介绍如何利用AI助理快速实现OSS存储的图片接入CDN,以加速图片访问。通过AI助理提炼关键操作步骤,避免在复杂文档中寻找解决方案。主要步骤包括开通CDN、添加加速域名、配置CNAME等。实测显示,接入CDN后图片加载时间显著缩短,验证了加速效果。此方法大幅提高了操作效率,降低了学习成本。

案例简述

在本案例中,您将学习如何使用AI助理来帮助您快速为OSS中存储的图片接入CDN,实现CDN为访问图片加速的目标。AI助理将为您从各个参考文档中精炼提取出必须且关键的操作步骤,从而抛去从繁杂文档的海洋中寻找解决方案的过程。

前置步骤

为了对比验证将OSS图片接入CDN的加速效果验证,您可以在配置前进行访问资源,先记录一下原始资源加载速度用以接入CDN后的效果对照。在此处尝试访问OSS中的9.png资源。

image.png

可以得到一张可爱的猫咪图片。鼠标右键选择检查或键盘输入F12,打开网页检查页面,刷新页面,可以看到该图片资源加载的时间为1.54秒。 image.png

使用AI助理获取关键操作并执行

1. 向AI助手提问,获取关键步骤

点击阿里云官网右下角AI助理图标,向AI助理提问:

我想要CDN加速托管在OSS上的图片,当前OSS访问域名也是托管在阿里云的上(pics.seafuture.cc),应该怎么做?

得到结果:

image.png

根据AI助理给的方案,您可以通过以下几个关键步骤实现:

开通CDN并添加加速域名 → 配置CNAME 配置CDN缓存策略(可选) 优化图片访问性能(可选) 绑定加速域名到OSS(可选) 指定CDN回源HOST为加速域名(可选)


2. 根据AI助手提供的方案将您的OSS图片资源接入CDN实现加速

2.1 开通CDN并添加加速域名

2.1.1 登录CDN控制台,添加域名

image.png

将我们准备加速的OSS域名 pics.seafuture.cc 填入加速域名字段。

image.png

2.1.2 新增源站信息,添加OSS为源站

在源站信息中选择 OSS域名,并在对应的域名下拉框中选择图片Bucket对应的域名,点击确定即可。

image.png

2.1.3 选择一键配置后,获取CNAME值

image.png

复制系统分配的CNAME值。

image.png


2.2 配置CNAME

将获得的CNAME值添加至阿里云云解析DNS记录中。记录类型选择CNAME,主机记录填写pics,记录值字段将复制获得的CNAME粘贴即可。

image.png

配置完成后,我们等待几分钟后,观察到CDN控制台中的加速域名状态为正常运行即可完成配置。由于前面我们选择了一键配置,且AI助理给出的其余的其余步骤均为可选,到这里我们就已经完成了OSS图片接入CDN。

image.png

2.3 接入验证

在完成接入后,我们使用 http://pics.seafuture.cc/9.png 尝试访问OSS中的9.png图片资源来检查一下是否接入CDN。

image.png

可以看到,可以正常访问到这张猫咪的图片。鼠标右键选择检查或键盘输入F12,打开网页检查页面,查看一下本次资源的加载时间为694ms,相较于未接入前的1.54s有了超过一倍的速度提升。

image.png

那是确实是接入了CDN才使得访问资源变快了吗,该怎么看是否命中缓存了呢?为了取消浏览器本身缓存的干扰,我们可以在检查页面选择 网络页签 并选择勾选 禁用缓存 选项后,刷新网页。在网络页签中点击图片资源,然后查看标头栏,在响应标头处我们可以看到有一个响应头 X-Cache:HITTCP_MEM_HIT dirn:-2:-2,即表示该资源是命中了CDN节点中的缓存资源。

image.png


案例优势

相较于直接在繁多的操作文档中去搜寻到您需要的关键步骤,而且这些步骤可能就是简单的几步,有时候是大海捞针的过程。AI助理在此刻便可以将您需要的信息为您筛选出来,如同本案例中CDN的作用一般,大幅的提升了您的学习效率,降低学习的成本。

目录
相关文章
|
2月前
|
人工智能 监控 安全
人体姿态[站着、摔倒、坐、深蹲、跑]检测数据集(6000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测
本数据集包含6000张已标注人体姿态图片,覆盖站着、摔倒、坐、深蹲、跑五类动作,按5:1划分训练集与验证集,标注格式兼容YOLO等主流框架,适用于跌倒检测、健身分析、安防监控等AI目标检测任务,开箱即用,助力模型快速训练与部署。
|
2月前
|
人工智能 监控 算法
人群计数、行人检测数据集(9000张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
本数据集包含9000张已标注、已划分的行人图像,适用于人群计数与目标检测任务。支持YOLO等主流框架,涵盖街道、商场等多种场景,标注精准,结构清晰,助力AI开发者快速训练高精度模型,应用于智慧安防、人流统计等场景。
人群计数、行人检测数据集(9000张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
|
2月前
|
域名解析 缓存 监控
阿里云渠道商:如何排查阿里云CDN访问问题?
排查阿里云CDN访问问题需分步诊断:先检查DNS解析与CDN基础配置,再根据访问慢、内容未更新或50x错误等现象定位原因,结合ping、tracert及阿里云实时日志、节点检测等工具深度分析。掌握此流程,快速解决异常。
|
4月前
|
存储 缓存 网络协议
如何使用CDN加速访问OSS存储的图片资源?
通过阿里云CDN加速OSS上的图片和视频资源,可显著提升访问速度、降低带宽成本。CDN将静态资源缓存至离用户最近的节点,减少加载时间,并提供图像处理、缓存优化等功能,提升用户体验。同时,CDN还支持访问数据分析,助力运营决策。本文详解如何通过CDN控制台配置OSS加速,包括添加域名、设置CNAME、配置缓存策略等步骤,帮助您快速实现资源加速。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
用于实验室智能识别的目标检测数据集(2500张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
本数据集包含2500张已标注实验室设备图片,涵盖空调、灭火器、显示器等10类常见设备,适用于YOLO等目标检测模型训练。数据多样、标注规范,支持智能巡检、设备管理与科研教学,助力AI赋能智慧实验室建设。
用于实验室智能识别的目标检测数据集(2500张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
面向智慧牧场的牛行为识别数据集(5000张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
本数据集包含5000张已标注牛行为图片,涵盖卧、站立、行走三类,适用于YOLO等目标检测模型训练。数据划分清晰,标注规范,场景多样,助力智慧牧场、健康监测与AI科研。
面向智慧牧场的牛行为识别数据集(5000张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
|
2月前
|
缓存 安全 网络安全
阿里云渠道商:怎么通过阿里云CDN提高全球用户的访问体验?
阿里云CDN通过全球2800+节点、智能调度、性能优化与安全防护三大技术,实现低延迟、高稳定的内容分发,助力企业提升全球访问体验,让业务如本地般流畅。
|
2月前
|
人工智能 编解码 搜索推荐
AI智能换背景,助力电商图片营销升级
电商产品图换背景是提升销量与品牌形象的关键。传统抠图耗时费力,AI技术则实现一键智能换背景,高效精准。本文详解燕雀光年AI全能设计、Canva、Remove.bg等十大AI工具,涵盖功能特点与选型建议,助力商家快速打造高质量、高吸引力的商品图,提升转化率与品牌价值。(238字)
279 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
交通标识与信号灯数据集(1000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务
在智能驾驶与智慧交通的研究中,交通标识与信号灯识别 是最基础且最关键的任务之一。为了方便研究人员和开发者快速上手目标检测模型训练,本数据集提供了 1000张交通场景图片,并且已经按照目标检测任务的需求完成了 数据标注与划分。该数据集可直接应用于 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等深度学习模型的训练与测试。
交通标识与信号灯数据集(1000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务