本文核心观点： • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多，容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民，并引入了更多流量，催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能，承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要，API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性，解决了云数据仓库的性能瓶颈，同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法，查询响应时间 (RT) 最多可减少75%，资源利用率提高19.0%，成本开销降低77.8%。
监控运维是一个体系化的工作，完善这个体系非一日之功。但是我们的业务不可一日无监控“裸奔”，在阿里云怎么样快速低成本的建立第一道资源监控的护城河？开箱即用的云监控，将会是你进入阿里云的第一个可靠的小伙伴。
PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。
阿里云消息队列 ApsaraMQ 始终围绕“高弹性低成本、更稳定更安全、智能化免运维”三大核心方向进行演进和拓展。在智能化免运维方面，通过 ApsaraMQ Copilot，为企业提供消息数据集成链路的健康管家，让消息服务走进智能化免运维的新时代。
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本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案，并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道，这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时，我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略，这种策略可以基于统一的流量匹配规则，将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
