随着大模型技术的广泛应用，大语言模型（LLM）在对话系统、检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）等场景中展现出无限的想象力与创造力。同时，基于 LLM 以及 AI 生态技术栈构建的应用以及业务场景也如雨后春笋般不断涌现。然而，LLM 应用在生产落地过程中面临着模型不确定性大、架构链路复杂、用户体验难以评估等诸多痛点。如何构建 LLM 应用的全链路可观测性体系以及如何评估可观测性能力是否完善，业界缺乏统一且完整细致的标准。

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乘云数字DATABUFF

3月前

运维监控数据可视化

别让运维跪着查日志了！给老板看的“业务观测”大盘才是真香

深夜告警、业务暴跌、全员背锅？一次支付故障暴露传统监控盲区。我们通过业务观测，将技术指标转化为老板听得懂的“人话”，实现从被动救火到主动洞察的跨越。让技术团队不再跪着查日志，而是站着驱动业务增长。

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阿里云开发者

9月前

监控 Kubernetes Go

日志采集效能跃迁：iLogtail 到 LoongCollector 的全面升级

LoongCollector 在日志场景中实现了全面的重磅升级，从功能、性能、稳定性等各个方面均进行了深度优化和提升，本文我们将对 LoongCollector 的升级进行详细介绍。

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阿里云云原生

10月前

人工智能 API 数据库

MCP Server 开发实战 | 大模型无缝对接 Grafana

以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP（Model Context Protocol）为例，演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接，让智能交互更加高效、直观。

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阿里云云原生

7月前

人工智能安全 Serverless

五年磨一剑：Agent 时代追风不如造风

Serverless 是当前技术领域最有可能演进为 AI Native Infra 的技术架构，函数计算正着力于打造模块化的 Agent Infra 之剑，助力开发者从“生态应用者”进阶为“能力定义者”，最终推动 AI 技术走向开放共享的创新之路。

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阿里云云原生

10月前

监控 Go 数据处理

阿里云可观测 2025 年 3 月产品动态

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探索云世界

8月前

存储运维开发工具

警惕日志采集失败的 6 大经典雷区：从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践

本文总结了日志管理中的六大反模式及优化建议，涵盖日志轮转、存储选择、并发写入等常见问题，帮助提升日志采集的完整性与系统可观测性，适用于运维及开发人员优化日志管理策略。

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1752192245978413

4月前

存储 SQL Prometheus

图文解析带你精通时序PromQL语法

[阿里云SLS可观测团队发布] 本文通过图文解析深入讲解PromQL的计算原理，涵盖其与SQL的差异、时间线模型、选点机制、聚合函数、窗口函数及常见非预期场景，帮助用户掌握PromQL的核心语法与执行逻辑。

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乘云数字DATABUFF

2月前

机器学习/深度学习人工智能运维

AIOps已逝，欢迎进入AgenticOps（运维智能体）时代

GenAI和智能体技术的爆发，为IT运维打开了一扇新的大门，一个更具主动性、自治性和协作性的新时代已经来临，这就是AgenticOps（基于智能体的IT运维）。

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阿里云开发者

11月前

人工智能监控开发者

详解大模型应用可观测全链路

阿里云可观测解决方案从几个方面来尝试帮助使用 QwQ、Deepseek 的 LLM 应用开发者来满足领域化的可观测述求。

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阿里云可观测 2025 年 6 月产品动态

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