安全体检评测
这是一位专注于云资源安全运维的工程师分享的实践经验。通过阿里云安全体检功能，发现并修复了ECS未授权公网开放、RDS未启用SSL加密及OSS缺乏版本控制等问题。针对CVE-2023-25693漏洞，期待官方提供自动化工具支持。相比腾讯云和AWS，阿里云在修复自动化与多维度风险评分上表现优异，但在第三方集成和趋势分析方面仍有提升空间。建议进一步增强场景化指导和跨账号管理能力，助力企业优化安全运维效率与成本。
云服务器规格与带宽选型
本文主要分享了云服务器规格与带宽选型的经验，包括PV、UV、IP等概念的解释及其简化换算关系。文章详细介绍了根据业务访问规律计算合适的服务器资源配置，并提供了CPU与内存不同配比适用的业务场景。同时，针对带宽配置选择，提出了基于总请求量和单次请求大小的估算模型，以及按量付费和固定带宽的选择标准。最后简述了云上运维从人工到智能化（AIOps）的发展阶段，为读者提供实用参考。
HarmonyOS Next 端云一体化（1）
HarmonyOS Next端云一体化开发简介：借助Cloud Foundation Kit，开发者可便捷使用云函数、云数据库和云存储等服务，专注于业务逻辑。本文涵盖应用场景（如应用后端、计算密集型任务等）、资源介绍、项目创建流程（AGC平台与DevEco Studio配合）、云端环境操作及本地目录结构解析。建议优先使用DevEco Studio进行开发以提升体验，为深入学习打下基础。
仅3步！即刻拥有 QwQ-32B，性能比肩全球最强开源模型
本文介绍如何将QwQ-32B开源模型部署到阿里云函数计算FC，并通过云原生应用开发平台CAP实现Ollama和Open WebUI两个FC函数的部署。Ollama负责托管QwQ-32B-GGUF模型，Open WebUI提供用户交互界面。借助CAP平台，用户可快速完成模型部署，无需关注底层资源管理与运维问题，专注于应用创新与开发。CAP提供免运维、弹性伸缩及高可用性的高效开发环境，并采用按量付费模式降低资源成本。方案使用华北2（北京）地域，默认配置部署，预计耗时10～12分钟。体验后建议清理资源以避免额外费用。
AI大模型运维开发探索第四篇：智能体分阶段演进路线
本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。
