本文主要介绍了 ARMS 用户体验监控的基本功能特性,并介绍了在几种常见场景下的最佳实践。
为增强对 Python 应用,特别是 Python LLM 应用的可观测性,阿里云推出了 Python 探针,旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子,方便测试。
近年来,针对网站的攻击形式愈发多样,手段也变得更加隐蔽,使用浏览器拨测来监控服务的整个生命周期有助于及时发现攻击,保护核心业务链路不受损。阿里云监控浏览器拨测使用真实的浏览器进行拨测,通过提供丰富的断言能力和脚本录制能力护航服务的全生命周期和核心业务链路,助力开发者更好地监控服务的可用性,消除潜在风险。
本文将通过阿里云开源的 Golang Agent,帮助用户实现“一行代码都不改”就能获取到应用产生的各种观测数据,同时提升运维团队和研发团队的幸福感。
近期,我们欣喜地宣布 Nacos 3.0 的第一个版本 Nacos 3.0-ALPHA 已经发布。Nacos 3.0 的目标是在 2.0 的基础上,进一步优化安全性、易用性和标准化。同时,我们将引入更多功能,帮助用户在分布式协调、AI 大模型、云原生等多种场景中更好地使用 Nacos,以提升其广泛适应性。
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。
在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中,我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性,同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力,加强整体、完善的网络安全可观测建设,才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信,在攻克这些网络安全难题之后,AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。