OpenMeter项目v1.0.0-beta.207版本发布:增强计量与计费能力
OpenMeter是一个开源的计量与计费系统,主要用于跟踪、聚合和分析各种资源的使用情况,并基于这些使用数据生成准确的计费信息。该系统特别适合云服务、SaaS应用等需要基于用量计费的场景。
核心功能增强
本次发布的v1.0.0-beta.207版本在多个关键功能上进行了重要改进:
1. 实例类型支持扩展
新增了对实例类型的支持,这使得系统能够更精细地区分不同类型的资源实例。例如在云计算场景中,可以区分标准型、内存优化型或计算优化型等不同实例类型,为每种类型设置不同的计量规则和费率。
2. 增强的HTTP收集器
引入了全新的HTTP收集器服务器,为系统提供了更高效的指标收集能力。这个改进特别适合需要从多个分布式服务收集用量数据的场景。同时新增的HTTP时序指标和页面大小参数收集功能,使得系统能够更全面地监控和分析HTTP请求的性能特征。
计费系统优化
1. 费率卡管理改进
修复了费率卡HTTP映射的问题,并增加了对费率卡类型的支持。现在系统管理员可以更灵活地管理不同类型的费率卡,包括统一费率、分层费率等多种计费模式。特别值得注意的是,现在可以安全地移除不再需要的费率卡,而不会影响系统的稳定性。
2. 折扣原因记录
新增了折扣原因记录功能,为财务和审计提供了更完整的记录。当对客户应用折扣时,系统会记录折扣的原因,这有助于后续的分析和审计工作。
系统稳定性提升
1. 空指针问题修复
解决了多个可能导致系统崩溃的空指针引用问题,包括在OpenTelemetry集成和计费工作线程中的潜在问题。这些修复显著提高了系统的稳定性和可靠性。
2. 非平面价格处理
改进了对非平面价格的处理逻辑,现在系统会默认将非平面价格视为统一计费点(UBP)模式,这简化了复杂计费场景的配置过程。
依赖项更新
本次发布包含了多个依赖项的版本更新:
- 将Golang运行时从1.24.1升级到1.24.2
- 更新了多个关键库的版本,包括goverter、svix-webhooks和benthos等
- 这些更新带来了性能改进、安全修复和新功能支持
技术实现细节
在底层实现上,本次发布包含了多项技术改进:
-
指标收集优化:新的HTTP收集器采用了更高效的请求处理机制,能够处理更高并发的指标上报请求。
-
计费引擎增强:改进了费率卡的处理逻辑,支持更复杂的计费场景,同时保持系统的响应速度。
-
监控能力扩展:新增的HTTP时序指标收集功能为系统运维提供了更丰富的监控数据,有助于及时发现和解决性能问题。
这些改进使得OpenMeter在复杂的企业级计量计费场景中表现更加出色,为系统管理员和财务团队提供了更强大的工具和更可靠的运行保障。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C035
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00