【赵渝强老师】Kubernetes中Pod的探针
在K8s集群中,kubelet通过三种探针(存活、就绪、启动)检查Pod容器的健康状态。存活探针确保容器运行,失败则重启;就绪探针确保容器准备好服务,失败则从Service中剔除;启动探针确保应用已启动,失败则重启容器。视频讲解和图片详细介绍了这三种探针及其检查方法(HTTPGet、Exec、TCPSocket)。
【Azure APIM】升级中国区APIM服务 stv1 到 stv2 遇见错误
Invalid parameter: This Migration API option is not supported or is temporarily disabled due to internal issues. Please visit https://aka.ms/apim-migrate-stv2 to see other migration options.
分布式系统架构7:本地缓存
这是小卷关于分布式系统架构学习的第10篇文章,主要介绍本地缓存的基础理论。文章分析了引入缓存的利弊,解释了缓存对CPU和I/O压力的缓解作用,并讨论了缓存的吞吐量、命中率、淘汰策略等属性。同时,对比了几种常见的本地缓存工具(如ConcurrentHashMap、Ehcache、Guava Cache和Caffeine),详细介绍了它们的访问控制、淘汰策略及扩展功能。
云产品评测|分布式Python计算服务MaxFrame | 在本地环境中使用MaxFrame + 基于MaxFrame实现大语言模型数据处理
本文基于官方文档,介绍了由浅入深的两个部分实操测试,包括在本地环境中使用MaxFrame & 基于MaxFrame实现大语言模型数据处理,对步骤有详细说明。体验下来对MaxCompute的感受是很不错的,值得尝试并使用!
OS copilot 新功能体验指北
作为一名云原生开发工程师,我平时需花费大量时间在集群运维上。遇到故障时,排查和解决的时间难以预估。幸运的是,OS Copilot 借助LLM能力提供帮助,并新增了 -t、-f 和管道功能,简化操作流程。通过阿里云ECS安装及授权后,OS Copilot 可执行任务、分析日志等,极大提升了效率。然而,在使用中也遇到了结果冗余、语言不一致等问题。建议优化输出收敛、增强多轮对话和调试信息,以进一步提升用户体验。
AI 场景下,函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践
当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。
实时云渲染技术赋能AIGC,开启3D内容生态黄金时代
在AIGC技术革命的推动下,3D内容生态将迎来巨大变革。实时云渲染与Cloud XR技术将在三维数字资产的上云、交互及传播中扮演关键角色,大幅提升生产效率并降低门槛。作为云基础设施厂商,抓住这一机遇将加速元宇宙的构建与繁荣。AIGC不仅改变3D内容的生成方式,从手工转向自动生成,还将催生更多3D创作工具和基础设施,进一步丰富虚拟世界的构建。未来,通过文本输入即可生成引人注目的3D环境,多模态模型的应用将极大拓展创作的可能性。
关于阿里云Os Copilot的使用体验
阿里云OS Copilot是一款强大的命令行辅助工具,适用于CentOS、Ubuntu等系统。它能简化复杂命令的执行,提供交互式任务处理、命令纠错、知识问答等功能。安装简单,支持x86和aarch64架构,通过RAM角色授权即可快速配置。使用场景包括文件操作、脚本生成、日志分析等,尤其适合非专业运维人员。其优势在于通过中文描述执行任务,增强命令行操作的便捷性;不足之处是上下文连贯性和日志分析能力有待提升。建议增加AI指令提示、本地日志分析及增强上下文理解,以进一步优化用户体验。非常推荐尝试,更多详情可参考[官方文档]
Maven实战进阶(01)面试官:Maven怎么解决依赖冲突?| 有几种解决方式
本文介绍了Maven的核心功能和依赖管理技巧。Maven是基于项目对象模型(POM)的构建工具,具备跨平台、标准化、自动化等特性。其三大核心功能为依赖管理、仓库管理和项目构建。依赖管理通过pom.xml文件引入第三方组件并自动下载;仓库管理涉及中央仓库、私服和本地仓库;项目构建则通过生命周期管理编译、测试、打包等流程。文章还详细讲解了依赖冲突的解决方法,包括默认规则、手工排除和版本指定等策略。
敏捷在汽车行业的应用实践:从理念到落地
在电动化、智能化和个性化趋势推动下,汽车行业正经历深刻变革。敏捷方法成为企业应对快速变化市场的关键。Scrum中文网致力于推广敏捷理念,提供系统化培训和定制化解决方案,帮助企业加速产品迭代、强化跨部门协作、提升决策效率。通过自研工具Leangoo领歌,实现端到端敏捷研发管理,助力企业在变化中抓住机遇,走在行业前沿。
汽车品牌选择使用VR虚拟现实技术展示汽车
虚拟现实汽车展厅利用VR技术,为客户提供生动、便捷的在线购车体验。用户通过佩戴VR设备,可在虚拟环境中全方位观察汽车外观、内饰,了解功能并定制颜色和配置。此外,还可与虚拟工作人员互动,获取更多信息和建议。该展厅不仅节省了客户的时间和精力,也为经销商降低了展示成本,提升了销售效率。未来,随着VR技术的进步,展厅将更加智能和普及,进一步融合线上线下购车流程,提供更丰富的互动体验。
【干货】实时云渲染与本地渲染的技术对比
实时渲染分为本地渲染和云渲染两种模式。随着XR技术在建筑、教育、医疗等领域的广泛应用,越来越多企业选择云渲染以提升效率、降低成本并增强协同能力。本文对比分析了这两种渲染模式的优劣,并重点介绍了实时云渲染方案具备便捷性、高效资源调度、超低时延网络、数据安全、终端轻量化及跨系统运行等优势,满足多种XR应用场景需求。
平行云助力“天猫X网易云音乐”两大IP,打造爆款元宇宙云派对
2022年,天猫与网易云音乐联手打造了一场元宇宙“云派对”,通过3D互联网技术,以游戏+演唱会的形式吸引上万名用户参与。平行云LarkXR提供实时云渲染技术支持,解决高并发和互动数据沉淀难题,实现万人同频互动,带来沉浸式购物、游戏、音乐体验,助力品牌长效增长。
实时云渲染:推动XR技术产业化发展的关键技术之一
近年来,企业利用扩展现实(XR)为用户提供沉浸式虚拟环境,Cloud XR、协同技术和GPU资源池化技术成为XR产业应用的关键。Cloud XR通过云端计算资源实现高效图形渲染,降低终端要求;协同技术助力实时协作,提升团队效率;GPU资源池化则优化资源分配,降低成本。平行云LarkXR提供全面的解决方案,推动XR技术广泛应用。
实时云渲染方案为虚拟仿真教学搭建共享平台
实时云渲染技术的应用也日益重要,平行云作为唯一提供云渲染技术服务的企业,参与制定《虚拟仿真实验教学课程建设与共享应用规范(试用版·2020)》,有效解决下载、算力和盗版等痛点,实现随时随地的在线访问,保护知识产权,降低终端硬件要求,兼容性强,助力学校构建统一入口云平台。
一键生成毛茸萌宠形象,基于函数计算极速部署 ComfyUI 生图系统
本次方案将帮助大家实现使用阿里云产品函数计算FC,只需简单操作,就可以快速配置ComfyUI大模型,创建出你的专属毛茸茸萌宠形象。内置基础大模型+常用插件+部分 Lora,以风格化图像生成只需用户让体验键配置简单方便,后续您可以根据自己的需要更换需要的模型、Lora、增加插件。
实时云渲染中的NAT转发服务支持个人电脑秒变云渲染服务器
实时云渲染技术广泛应用于XR领域,助力数千客户完成云端部署。平行云推出的转发服务解决了家庭网络动态IP问题,使个人电脑成为实时云渲染服务器,按实际使用分钟数计费,无用户访问不收费。通过配置LarkXR的代理转发Server和ICE Server,开发者可轻松实现互联网访问内网XR应用,极大提升了开发、测试和演示的便利性。
UU 跑腿云原生化,突围同城配送赛道
从架构演进、网关优化到可观测体系构建等,UU 跑腿的云原生化,让 80% 的微服务轻松上云,还做到了 1 分钟弹性伸缩,实现了 80% 的运维成本降低。
Serverless Devs 官网全新升级,Serverless+AI 重磅来袭
Serverless Devs 官网迎来全新升级,主站以 AI 应用开发的叙事透出项目特性和解决方案。应用中心(Registry)将各类热门 AI 应用模版、实用 AI 工具以及 AI 工作流等呈现给用户。本次升级主题为“一站式 AI/函数/应用开发”,希望为开发者提供更加便利的应用模版搜索和展示服务,本文将对本次升级的三大看点进行整理,欢迎您来体验!
云大使 X 函数计算 FC 专属活动上线!享返佣,一键打造 AI 应用
如今,AI 技术已经成为推动业务创新和增长的重要力量。但对于许多企业和开发者来说,如何高效、便捷地部署和管理 AI 应用仍然是一个挑战。阿里云函数计算 FC 以其免运维的特点,大大降低了 AI 应用部署的复杂性。用户无需担心底层资源的管理和运维问题,可以专注于应用的创新和开发,并且用户可以通过一键部署功能,迅速将 AI 大模型部署到云端,实现快速上线和迭代。函数计算目前推出了多种规格的云资源优惠套餐,用户可以根据实际需求灵活选择。
阿里云联合平行云推出云XR平台,支持沉浸式体验应用快速落地
2022年6月,阿里云与平行云联合发布云XR平台,降低云端视觉计算应用开发门槛,加速数字孪生、虚拟人、虚拟现实等XR应用落地。该平台由阿里云提供算力调度服务,平行云全面集成3D实时渲染、音视频编码与推流等服务,支持多终端接入,助力互联网、新零售、社交等行业创新业务形态。开发者可通过SDK轻松接入,实现3D应用快速云化部署,终端用户可享受低延时、高性能的沉浸式体验。
【Azure Function】C#独立工作模式下参数类型 ServiceBusReceivedMessage 无法正常工作
Cannot convert input parameter 'message' to type 'Azure.Messaging.ServiceBus.ServiceBusReceivedMessage' from type 'System.String'.
OS Copilot 新版使用体验
OS Copilot 的新版本体验尤其是 -t -f 及管道功能的体验很惊艳,很多一般操作如日志分析,摘取,执行等都可以用 co 来完成,但也希望在执行时的解释器、权限等配置上提供更多灵活的选择。
云计算,何为云,又何以计算?
本文由笠泱撰写,是“拥抱云计算”系列的第一篇章,旨在分享云计算的概念及其诞生背景,重点介绍了阿里云飞天操作系统。文章从虚拟化技术的起源讲起,探讨了其如何演变为云计算的基础,并详细解释了云计算的关键特性:按需使用、按量付费和弹性。文中还分类介绍了云计算的主要服务模式(IaaS、PaaS、SaaS等)及部署方式(公共云、私有云、混合云),并分析了亚马逊AWS和阿里云在云计算领域的领导地位。最后,文章通过对比OpenStack与阿里云飞天架构,深入浅出地解析了阿里云飞天系统如何调度算力,帮助读者理解云计算的实际运作机制。阅读本文大约需要30分钟,内容详实,值得一读。
网络安全视角:从地域到账号的阿里云日志审计实践
日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求,打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用,一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品,另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外,还可通过报表分析和告警配置,主动发现潜在的安全威胁,增强云上资产安全。
云产品评测|阿里云服务诊断
云服务诊断是阿里云提供的运维工具,帮助用户快速定位和解决云资源问题。通过“健康状态”和“诊断”两大功能,用户可实时查看云资源状态,排查如网站无法访问、ECS故障、配置错误等常见问题,并根据修复建议迅速恢复业务。该工具显著提升了问题解决效率,降低了使用门槛。建议增加自定义告警、多维度数据展示、自动化修复等功能,进一步优化用户体验。
从传统家电到智能生活,海尔智家的服务治理实践
海尔与阿里云的合作不仅推动了自身的技术革新和服务升级,更为整个智能家居行业树立了典范。在未来的发展道路上,双方将继续携手共进,共同迎接 AI 时代的到来,为全球用户创造更加美好的智慧生活。
【限时有奖】快速体验云消息队列 RocketMQ 版 Serverless 系列
云消息队列 RocketMQ 版是阿里云基于 Apache RocketMQ 构建的低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台。现在,有奖体验活动火热来袭!诚邀您快速体验云消息队列 RocketMQ 版 Serverless 系列,赢取精美礼品!
阿里云 Serverless 助力盟主直播:高并发下的稳定性和成本优化
通过阿里云的 Serverless 产品和技术,盟主直播实现了核心直播平台的云原生架构升级,不仅解决了盟主直播现有业务面临的挑战,还面向未来为盟主直播的平台扩展性提供了技术基础,有效提升了行业竞争力。
网络分析与监控:阿里云拨测方案解密
阿里云网络拨测业务提供了全球、多种协议、多种网络态势的用户网络性能和用户体验监控场景的全面可观测方案。该文章从拨测场景下,介绍了用户如何快速的构建一套全球用户视角的服务可用性大盘,为客户的业务保驾护航。
政采云业务网关实践:使用 Higress 统一替代 APISIX/Kong/Istio Ingress
政采云基础架构团队技术专家朱海峰介绍了业务网关项目的背景和解决方案。
Spring AI 智能体通过 MCP 集成本地文件数据
MCP 作为一款开放协议,直接规范了应用程序如何向 LLM 提供上下文。MCP 就像是面向 AI 应用程序的 USB-C 端口,正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样,MCP 提供了一个将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。
架构学习:7种负载均衡算法策略
四层负载均衡包括数据链路层、网络层和应用层负载均衡。数据链路层通过修改MAC地址转发帧;网络层通过改变IP地址实现数据包转发;应用层有多种策略,如轮循、权重轮循、随机、权重随机、一致性哈希、响应速度和最少连接数均衡,确保请求合理分配到服务器,提升性能与稳定性。
我的2024总结 | 降薪优化、焦虑生病、读书写作、逆势成长
本文回顾了作者在2024年的经历与感悟,涵盖了职业发展、健康管理、读书写作等多个方面。面对工作压力和身体不适的双重挑战,作者通过阅读心理学书籍找到了应对焦虑的方法,并坚持写作分享,逐步实现自我救赎与成长。展望2025,作者强调“知行合一”,希望通过持续努力突破困境,迎接新的开始。文中还推荐了几本有助于个人成长的书籍,如《正面管教》和《被讨厌的勇气》,鼓励读者共同进步,健康顺利地度过新的一年。
让跨 project 联查更轻松,SLS StoreView 查询和分析实践
在业务场景中,日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集(StoreView)功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析,让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据,真正做到数据分析不受地域边界的限制。
与 AI 智能体来一场“春节互动”
快来报名创建AI智能体,进行实时视频互动,讨论春节习俗如吃饺子、放鞭炮等。访问活动页面,按步骤部署并上传截图,即可获得限量蛇年抱枕,先到先得!活动时间:即日起至2025年2月14日16:00。
如何选择网站模版快速建站?
在建站初期,确定主题、后台搭配、域名和主机是关键。使用教程引导用户搭建,注意安全与稳定性。部署部署后,定期更新内容以优化SEO。网站运营需管理维护,及时更新密码和后台。
【Azure App Service】对App Service中CPU指标数据中系统占用部分(System CPU)的解释
在Azure App Service中,CPU占比可在App Service Plan级别查看整个实例的资源使用情况。具体应用中仅能查看CPU时间,需通过公式【CPU Time / (CPU核数 * 60)】估算占比。CPU百分比适用于可横向扩展的计划(Basic、Standard、Premium),而CPU时间适用于Free或Shared计划。然而,CPU Percentage包含所有应用及系统占用的CPU,高CPU指标可能由系统而非应用请求引起。详细分析每个进程的CPU占用需抓取Windows Performance Trace数据。
北美七个站点雨量计的 2 级(L2)校准小时降水量(厘米/小时)—机载下冠层和地表下微波观测站(AirMOSS)项目
**AirMOSS: L2 小时降水量数据集 (2011-2015)** 该数据集记录了北美七个站点的2级(L2)校准小时降水量(厘米/小时),是机载下冠层和地表下微波观测站(AirMOSS)项目的一部分。每个站点安装了三个雨量计,采样始于2011年9月,并于2015年12月结束。这些数据用于研究降水对地表水分含量和地下水补给的影响,支持气候变化及生态系统研究。
TransPixar AI
TransPixar是由Adobe研究院与香港科技大学合作开发的AI系统,专注于文本到视频生成,特别擅长处理透明效果。它能生成包含Alpha通道的RGBA视频,使烟雾、反射等元素自然融入场景。采用扩散变换器架构和低秩适应微调方法,确保RGB和Alpha通道的一致性。该技术简化了视觉特效制作流程,降低了成本,并在娱乐、广告等领域有广泛应用前景。在线体验demo:[TransPixar](https://transpixar-ai.net/)。
北美七个站点的地面传感器(L2)每小时容积(立方厘米/立方厘米)土壤水分剖面图
该数据集提供了2011-2015年北美七个站点的地面传感器每小时土壤水分剖面图(L2),涵盖2厘米至80厘米深度。作为AirMOSS项目的一部分,这些数据用于校准和验证机载雷达测量的根区土壤湿度,对研究地下水循环、气候变化等领域具有重要意义。数据以NetCDF v4格式存储,共29个文件。引用:Hagimoto et al., 2016, DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1416。
【Azure Bot】在中国区的Bot Service上打通Teams Channel注意事项
在中国区的Azure上,已经可以创建机器人服务(Bot Service:https://docs.azure.cn/zh-cn/bot-service/?view=azure-bot-service-4.0),目前可以使用集成的渠道有三种(Direct Line,Web Chat 和 Microsoft Teams):Direct Line 和 Web Chat方式就非常直接,嵌入到自己应用的网页就可以。但是使用Microsoft Teams,则有很多限制。本文主要就是介绍,如果您的机器人服务部署在中国区上,并且需要使用Microsoft Teams时候的注意事项
云原生
阿里云拥有国内全面的云原生产品技术以及大规模的云原生应用实践,通过全面容器化、核心技术互联网化、应用 Serverless 化三大范式,助力制造业企业高效上云,实现系统稳定、应用敏捷智能。拥抱云原生,让创新无处不在。