官方博客-第50页-阿里云开发者社区

  • 2022-05-16
    2163

    【最佳实践】K8s挂载PVC日志采集“轻量级”玩法

    本文提供一种相对Sidecar部署更轻量级的采集方式,只需要部署少量的Logtail容器,即可采集不同业务容器的日志。

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  • 2021-08-13
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    用SLS配置日志关键字告警的N种方法

    本文主要介绍一种免运维,高性能,支持灵活配置的方案,使用SLS接入日志和告警。

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  • 2019-12-24
    2247

    资源编排ROS之自定制资源(基础篇)

    本文介绍资源编排ROS的基础知识配置。

  • 2019-12-24
    2137

    资源编排ROS之自定制资源(多云部署Terraform篇)

    资源编排服务(Resource Orchestration Service, 简称ROS)是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板,在模板中定义所需的云计算资源(例如ECS实例、RDS数据库实例)、资源间的依赖关系等。

  • 2019-12-23
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    资源编排ROS之自定制资源(多云部署AWS篇)

    资源编排服务(Resource Orchestration Service, 简称ROS)是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板,在模板中定义所需的云计算资源(例如ECS实例、RDS数据库实例)、资源间的依赖关系等。

  • AI大模型运维开发探索第五篇:GitOps 智能体

    本文探讨了 Manus 智能体的设计及其与传统智能体的差异,重点分析了 CodeAct 机制对智能体执行效率的提升。作者通过《基于LLM的数据仓库》实验反思了交互接口选择的重要性,并提出操作系统和文件系统作为良好的自反馈交互系统。文章进一步结合 GitOps 和持续集成(CICD)理念,设计了一种低成本、可观测性强的智能体运行方案,包括计划智能体(Planner)和执行智能体(Executor)的协作流程。通过实际案例对比,展示了 GitOps 智能体与 Manus 的相似效果,并总结了其在记忆增强、推理可观测性、低成本部署及跨环境适配等方面的优势。最后提供了相关代码路径和参考材料。

  • 警惕日志采集失败的 6 大经典雷区:从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践

    本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题,强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式:copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题,以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题,文章提供了最佳实践建议,如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法,以降低日志采集风险,提升系统可靠性。最后总结指出,遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。

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    大模型终于能“听懂”云操作了?

    本文通过 MCP Server 和大模型的结合,实现云产品管理的自然语言操作,极大提升开发者的操作效率和用户体验。

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  • Dify 开发者必看:如何破解 MCP 集成与 Prompt 迭代难题?

    Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台,GitHub Star 数超 10 万,为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心,升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管,显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos,Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用,实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维,大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。

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