MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
在本文中，我们将深入探讨为何选择 iLogtail，以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能，我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出，帮助您做出明智的技术选择。
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
该文档详细介绍了阿里云一键部署和手动部署多媒体数据存储与分发方案的步骤。一键部署通过资源编排服务（ROS）实现自动化，涵盖注册账号、开通服务、创建OSS Bucket、配置CDN加速及绑定IMM等功能，简化了复杂操作。手动部署则更细致地展示了每个配置环节，包括网络规划、资源创建、域名绑定、CDN配置、证书加密及最终的验证与清理，确保用户对整个流程有清晰理解。两种方式均以OSS为核心，支持数据上传、转码处理和加速分发，保障高效稳定的用户体验。
SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台：“我们希望让用户做的更少而收获更多，通过 Serverless 化，深度用云就像用水电煤一样简单”。
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享，主题为“尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分：1) Serverless技术价值，介绍其发展趋势及优势；2) Serverless函数计算与AI的结合，探讨两者融合的应用场景；3) Serverless函数计算AIGC应用方案，展示具体的技术实现和客户案例；4) 业务初期如何降低使用门槛，提供新用户权益和免费资源。通过这些内容，帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
在系统开发、运维过程中，日志是最重要的信息之一，其最大的优点是简单直接。SLS 数据加工功能旨在解决非结构化的日志数据处理，当前全面升级，集成 SPL 语言、更强的数据处理性能、更优的使用成本。
在业务场景中，日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集（StoreView）功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析，让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据，真正做到数据分析不受地域边界的限制。
