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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。
清理祖传 AK 不怕炸锅：基于 UModel 的云监控 2.0 身份凭证观测实践
本文介绍了通过阿里云监控 2.0 的日志审计功能实现 AccessKey 和 RAM 角色的主动管理方案。核心是利用 Umodel 统一实体模型，将管控面（ActionTrail 日志）和数据面（OSS/SLS 日志）的日志数据转化为实体关系图谱，清晰展示身份凭证与云资源的交互行为。通过关联建模、内置洞察报表和告警规则，可追踪 AK/角色的使用情况、风险操作及资源影响，辅助安全清理和风险闭环。
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使用云监控2.0页面诊断问题根因-延迟分析指南
针对一次故障的根因诊断，云监控2.0调用链分析发现异常耗时，经排查为【checkout】服务独占耗时过长，进一步分析确认其CPU使用率突增至100%，判定根因为【checkout.cpu】性能问题。
Java也能快速搭建AI应用？一文带你玩转Spring AI可落地性
Java语言凭借其成熟的生态与解决方案，特别是通过 Spring AI 框架，正迅速成为 AI 应用开发的新选择。本文将探讨如何利用 Spring AI Alibaba 构建在线聊天 AI 应用，并实现对其性能的全面可观测性。
首个云上 AI 原生全栈可观测平台来了！
9月21日，2024 云栖大会，阿里云发布全新的 AI 原生全栈可观测平台，首次实现云上 AI 大模型从训练到推理再到应用的全链路实时观测、告警与诊断。
彻底解决5大开源痛点，阿里云发布任务调度 XXL-JOB 版
阿里云任务调度XXL-JOB版 迎来重磅发布，以任务调度SchedulerX为内核，0代码改造，完全兼容开源XXL-JOB客户端接入，解决开源XXL-JOB痛点问题。
新场景、新能力，AI-native 时代的可观测革新
借助 AI-native 可观测解决方案，阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力，帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
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安全防御四部曲-防护实践方案（多产品结合）
本篇内容为防护（Protection），检测（Detection），恢复（Recovery），响应（Response）实践方案四部曲之一，主要介绍如何结合多产品使用在阿里云国际站做好防护（Protection）部分的安全。
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