为什么需要可观测性？可观测性技术对业务团队的价值有哪些？如何建设一个可观测性技术体系？本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。
本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2]，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据，进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关内容。
在数字化转型的大潮中，云计算成为推动创新和优化业务流程的关键力量。作为阿里巴巴集团的核心产品之一，函数计算（Function Compute）引领着 Serverless 计算的新时代。本文将深入探讨函数计算如何通过技术革新实现提效降本，以及其在 AI 业务、数据处理和 Web 应用等多个领域的广泛应用。
这篇文章旨在提供技术深度和实践指南，帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分，我们将通过一些实际案例，进一步展示如何在不同场景中应用这项技术，提供更多实践启示。
本文介绍了Serverless的发展历程及SAE（Serverless Application Engine）产品。首先，回顾了云计算从物理机、虚拟机到容器化再到Serverless的演进过程，并解释了Serverless的核心特点：无需管理底层资源、自动弹性伸缩、聚焦业务价值。接着，详细介绍了SAE的功能与优势，包括简化部署流程、支持多种弹性策略和提供丰富的运维工具。SAE的收费模式主要基于CPU和内存使用量，辅以请求数和流量计费，用户可以选择按量付费或预付费资源包。最后，通过极氪汽车、南瓜电影、视野数科和SKG等实际案例，展示了SAE在不同行业的应用效果。
本节介绍SAE产品的部署方式，分为一键部署和手动部署。一键部署通过阿里云ROS平台快速拉起高可用方案所需资源，适合快速搭建环境；手动部署则需进入SAE控制台进行详细配置，适用于自定义应用部署。两者均支持多种部署方式，如源码仓库、镜像等，并提供灵活的资源配置选项。部署完成后需及时删除资源以避免费用产生。SAE支持HTTP和HTTPS协议，适合长时间运行的微服务和Web应用，而FC（函数计算）更适合短时、高并发的任务处理。
目前阿里云 ARMS 已经基于 LLM 大模型实现了单链路智能诊断，综合调用链、方法栈、异常堆栈、SQL、指标等多模态数据，结合链路诊断领域专家经验，有效识别单次请求的错慢根因，并给出相应的优化建议。
Serverless Devs 官网迎来全新升级，主站以 AI 应用开发的叙事透出项目特性和解决方案。应用中心（Registry）将各类热门 AI 应用模版、实用 AI 工具以及 AI 工作流等呈现给用户。本次升级主题为“一站式 AI/函数/应用开发”，希望为开发者提供更加便利的应用模版搜索和展示服务，本文将对本次升级的三大看点进行整理，欢迎您来体验！