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是微服务架构不香还是云不香?

本文转载自酷 壳 – CoolShell,作者:陈皓 原文地址:https://coolshell.cn/articles/22422.html 这两天技术圈里热议的一件事就是Amazon的流媒体平台Prime Video在2023年3月22日发布了一篇技术博客《规模化Prime Video的音视频监控服务,成本降低90%》,副标题:“从分布式微服务架构到单体应用程序的转变有助于实现更高的规模、弹性和降低成本”,有人把这篇文章在五一期间转到了reddit和hacker news上,在Reddit上热议。 这种话题与业内推崇的微服务架构形成了鲜明的对比。从“微服务架构”转“单体架构”,还是Amazon干的,这个话题足够劲爆。然后DHH在刚喷完Typescript后继续发文《即便是亚马逊也无法理解Servless或微服务》,继续抨击微服务架构,于是,瞬间引爆技术圈,登上技术圈热搜。 今天上午有好几个朋友在微信里转了三篇文章给我,如下所示: 《微服务是不是个蠢主意?》 《单体回归?亚马逊放弃用于视频监控的微服务》 《从微服务转为单体架构、成本降低 90%,亚马逊内部案例引发轰动》 看看这些标...

被 ChatGPT 点燃的向量数据库们

在 AIGC 革命大爆发的日子,一个特别的挑战是大规模存储和查询非结构化数据(比如图像、视频、文本)的能力。 为了快速搜索和理解非结构化数据,现在的普遍解法是使用向量数据库(vector database)。在向量数据库中,向量是一等公民,所有的功能都是围绕着它建立的。 向量数据库可以让开发者以向量嵌入的形式处理非结构化数据(两个向量之间的距离代表了它们的关联性),这对于使用和扩展大型语言模型(LLM)尤为重要,比如 OpenAI 的 Retrieval 插件就依靠向量数据库帮助用户从他们的数据源获得相关文件片段。 这个领域很新,连 OpenAI 自己都搞不太清楚,Milvus 和 Zilliz 是同一家🤣。 几乎所有由 LLM 驱动的 AI 产品或技术都使用了向量数据库,随着 ChatGPT 和 AI 的流行,VC 也都涌向了这条赛道 。我们收集了一些近期向量数据库融资的消息: Pinecone: 4.27 宣布 $100M B 轮 Weaviate: 4.23 宣布 $50M B 轮 Qdrant: 4.20 宣布 $7.5M 种子轮 Chroma: 4.6 宣布 $18M 种子...

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