盘点阿里巴巴 15 款开发者工具
更效率、更优雅 | 阿里巴巴开发者工具不完全盘点
从人工到自动化,从重复到创新,技术演进的历程中,伴随着开发者工具类产品的发展。
阿里巴巴将自身在各类业务场景下的技术积淀,通过开源、云上实现或工具等形式对外开放,本文将精选了一些阿里巴巴的开发者工具,希望能帮助开发者们提高开发效率、更优雅的写代码。
中小型企业运维之路
上了云,我们是否还需要运维,运维在什么阶段介入是最好的,在云上,我们又该怎么做好运维工作,运维涉及的知识面那么多,组建团队成本高。
零代码改造 + 全链路追踪!Spring AI 最新可观测性详细解读
Spring AI Alibaba 通过集成 OpenTelemetry 实现可观测性,支持框架原生和无侵入探针两种方式。原生方案依赖 Micrometer 自动埋点,适用于快速接入;无侵入探针基于 LoongSuite 商业版,无需修改代码即可采集标准 OTLP 数据,解决了原生方案扩展性差、调用链易断链等问题。未来将开源无侵入探针方案,整合至 AgentScope Studio,并进一步增强多 Agent 场景下的观测能力。
阿里云发布《AI 原生应用架构白皮书》
阿里云联合阿里巴巴爱橙科技,共同发布《AI 原生应用架构白皮书》,围绕 AI 原生应用的 DevOps 全生命周期,从架构设计、技术选型、工程实践到运维优化,对概念和重难点进行系统的拆解,并尝试提供一些解题思路。白皮书覆盖 AI 原生应用的 11 大关键要素,获得 15 位业界专家联名推荐,来自 40 多位一线工程师实践心的,全书合计超 20w 字,分为 11 章。
解读阿里云刚发布的《AI 原生应用架构白皮书》
阿里云在云栖大会重磅发布了《AI 原生应用架构白皮书》,该白皮书覆盖 AI 原生应用的 11 大关键要素,获得业界 15 位专家联名推荐,来自 40 多位一线工程师实践心得,全书合计超 20w 字,分为 11 章,全面、系统地解构 AI 原生应用架构,包含了 AI 原生应用的 11 大关键要素,模型、框架、提示词、RAG、记忆、工具、网关、运行时、可观测、评估和安全。本文整理自阿里云智能技术专家李艳林在云栖大会现场的解读。
让每次语音唤醒都可靠,公牛沐光重构可观测体系
本文详细介绍了公牛沐光团队如何从开源监控方案 SkyWalking 成功迁移到阿里云 ARMS,构建起一套集观测、追踪、日志分析与智能告警于一体的全栈式可观测平台的实践历程。文章不仅揭示了技术选型的关键考量维度,更重点呈现了 ARMS 在大模型与 IoT 融合场景中的独特价值——从语音识别瓶颈定位、大模型推理性能优化到语音合成质量保障,实现了从"被动响应"到"主动治理"的转型。