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本文将会对容器网络和传统定位手段带来的问题进行简单的介绍，以及对 KubeSkoop 的功能设计等方面进行总体解说。

RocketMQ v5 版本融合了上述方案的优势，提出 DLedger Controller 作为管控节点（中间部分所示），将选举逻辑插件化并优化了数据复制的实现。

随着 ChatGPT 的广泛应用，各种大规模语言模型层出不穷，其中包括 EleutherAI 推出的 200 亿参数的 GPT-NeoX-20B 和 BigScience 发布的 1760 亿参数的 Bloom 模型。

AI生成内容的形式相当丰富，除了文字外，还可以进行绘画、作曲、演唱、编剧、设计等。【文生文】一键部署ChatYuan模型不仅能够智能与人对话，还可以为您进行创意写作、咨询问答、你也可以用来无聊聊天等等功能。

本文将以 Bloom7B1 模型为样例，分享在阿里云容器服务 ACK 上，进行大语言模型分布式推理的具体实践。

KServe 是 Kubernetes 上的标准模型推理平台，专为高度可扩展的场景而构建，支持现代 Serverless 推理工作负载，用于在任意框架上提供机器学习（ML）模型服务。

阿里云计算有限公司（以下简称“阿里云”）消息队列 RocketMQ 通过了“云原生中间件成熟度”评估，验证了阿里云中间件较强的云原生服务能力，能够帮助用户更加高效、敏捷的进行云转型。

作为小米生态链的一员，创米采用微服务架构支撑其千万日活的 IOT 设备。随着智能家居市场的快速迭代，创米面临着发布和迭代的稳定性挑战，同时需要解决多方 IOT 接入面临的性能和安全挑战。本文将为您一一道来创米是如何应对这些挑战的。

今年，云原生编程挑战赛全新升级，围绕"Serverless 引领云上开发新范式”展开，深度探索 Serverless 冷启动、插件设计、创新应用三大热门方向，为热爱编程的极客提供一个挑战世 界级技术问题的舞台。

阿里云云原生可观测体系的建设背景与历程是什么样的？可观测体系建设的重难点是什么？如何从内部自研走向产品化？2023 年，企业和开发者应该如何理解可观测性？在本期访谈中，InfoQ 有幸采访到了阿里云云原生可观测团队的多位核心成员，以期找到上述问题的答案。

了满足不同的需求引入多种工具后，带来的就是维护成本的急剧增加。因此，寻找一种既可以满足所有需求，又可以使用统一技术栈的工具，成为我们追求的目标。Higress 正符合我们的需求。

事件驱动，这个词在部分人印象中，它是一个过时的技术——没什么新意。从时间上看，确实也是这样，上世纪 60 年代，事件驱动就已经被正式提出，经常会被在 GUI 编程中。但是在有些人印象中，事件驱动又是一个非常陌生，非常新颖的技术。

本文主要介绍 Seata Saga 模式的使用以及最 佳实践，围绕三个部分展开，第一部分是 Seata Saga 的简介、第二部分是带大家快速入门，学习怎么使用 Seata Saga 模式，最后一部分将会给大家分享一些 Seata Saga 实践中的经验，帮助用户更快、更好得使用 Seata Saga 模式。

日前，在 ICT 中国·2023 高层论坛-云原生产业发展论坛上，由阿里云容器服务提供技术支持的“数禾科技”和“智联招聘”两大案例以及阿里云云原生 AI 套件、云原生 FinOps 成本分析套件两大产品技术方案，共同获得 2023 年度云原生应用实践先锋——云原生技术服务优秀案例。

6月11日，2023开放原子全球开源峰会正式拉开帷幕。本届峰会以“开源赋能，普惠未来”为主题，设置了开幕式暨高峰论坛、20余场分论坛和开源成果及重点项目展览。在峰会主论坛，开放原子开源基金会理事长孙文龙协各家单位共同倡议发起云原生工作委员会。

人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称 AIGC）是当下最火的概念之一。AIGC 被认为是继专业生成内容（Professional Generated Content, PGC）和用户生成内容（User Generated Content, UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。

《阿里云云原生每月动态》，从趋势热点、产品新功能、服务客户、开源与开发者动态等方面，为企业提供数字化的路径与指南。

EFC 与云原生数据编排和加速系统 Fluid 结合，实现数据集的可见性、弹性伸缩、数据迁移、计算加速等，为云原生的 AI、大数据应用共享访问文件存储提供了可靠、高效、高性能的解决方案。

数禾科技采用阿里云 ASK 部署线上模型，无需 K8s 节点管理，根据实时流量动态使用 POD，资源成本节省 60%；通过 ASK Knative 服务，解决了数禾模型的灰度发布和多版本并存问题；得益于ASK 自动伸缩和缩容到 0 的优势，降低运行成本，大幅提升服务可用性。

本文主要介绍当不同类型工作负载混合部署在同一个节点上时，Koordinator 如何帮助负载之间（在线和在线、在线和离线）协同地共享 CPU 资源。