云原生可观测

本文介绍了构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台（简称NIS），旨在解决云上网络运维面临的复杂挑战。内容涵盖云网络运维的三大难题、打造云原生AIOps工具集的解决思路、可观测性对业务稳定的重要性，以及产品发布的亮点，包括流量分析NPM、网络架构巡检和自动化运维OpenAPI，助力客户实现自助运维与优化。

本次课程聚焦构建超大带宽、超高性能及稳定可观测的全球互联网络。首先介绍全球互联网络的功能与应用场景，涵盖云企业网、转发路由器等产品。接着探讨AI时代下全球互联网络面临的挑战，如大规模带宽需求、超低时延、极致稳定性和全面可观测性，并分享相应的解决方案，包括升级转发路由器、基于时延的流量调度和增强网络稳定性。最后宣布降价措施，降低数据与算力连接成本，助力企业全球化发展。

本次课程聚焦于助力企业高效构建安全、可观测的云上数据中心，涵盖三大方面：1) 数据中心网络面临的挑战，包括VPC、NAT网关和私网连接等产品的功能与挑战；2) 数据中心网络产品重磅发布，涉及安全设计建议、容灾能力提升及深度可观测能力的增强；3) 用户体验升级，通过VPC IPAM实现高效的网络地址管理和简化的产品体验。整体旨在为企业提供更安全、稳定、高效的云上解决方案。

企业上云已成为共识，但在合理使用和管理云资源方面仍面临诸多挑战。富莱瑞调研显示79%的企业缺乏经验。阿里云2023年推出云监控2.0，通过统一接入、关联分析、数据探索等六大升级，帮助企业应对数据孤岛、关联分析困难、灵活性不足等问题。云监控2.0还引入了CloudLens和AI大模型技术，提供更深入的云产品可观测能力，提升运维效率。实际案例表明，通过建设统一可观测平台，企业的故障排查时间和运营成本显著降低。

本文介绍了云原生时代保障业务系统可靠性的方法和挑战，重点探讨了阿里云ECS在提升业务稳定性、性能监控及自动化恢复方面的能力。文章分为以下几个部分：首先，阐述了业务可靠性的三个阶段（事前预防、事中处理、事后跟进）；其次，分析了云上业务系统面临的困难与挑战，并提出了通过更实时的监测和自动化工具有效规避风险；接着，详细描述了ECS实例稳定性和性能问题的解决方案；然后，介绍了即将发布的ECS Lens产品，它将全面提升云上业务的洞察能力和异常感知能力；最后，通过具体案例展示了如何利用OS自动重启和公网带宽自适应调节等功能确保业务连续性。总结部分强调了ECS致力于增强性能和稳定性的目标。

本文介绍了AI Ops的概念及其在提升系统运维效率、洞察力和可观测性方面的作用。主要内容分为三个部分：一是监控、观测与洞察的区别及挑战，强调了数据整合和语义对齐的重要性；二是AI与计算如何重塑可观测性，通过UModel数字图谱和多模态存储分析架构实现数据联通；三是最佳实践与未来展望，展示了阿里云AI Stack可观测解决方案的应用案例，并总结了可观测性的四个发展阶段，最终愿景是借助AI力量让每个人成为多领域的专家。

本文介绍了如何使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型。通过官方教程搭建环境，编写绘制窗户模型的代码，并在点击按钮后展示模型效果。最终模型包括窗框和玻璃部分，具备丰富的三维建模功能和便捷的API支持。