本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。
阿里云OOS提供了定时升级Redis实例临时带宽的功能，以应对数据驱动业务中的流量高峰。这个功能允许用户根据预测的业务负载，在特定日期和时间自动增加Redis实例的带宽，确保服务性能和稳定性。在高流量事件结束后，带宽会自动恢复到原设置，节省成本。 此功能适用于电商平台促销、大型游戏更新等场景，确保在流量高峰期间的系统稳定运行。
本文提供在阿里云云服务器ECS上基于CentOS 7.9 64位操作系统搭建高可用的小程序服务端的指引。同时指导您在本地开发一个简单的微信/支付宝小程序——ECS小助手，通过远程调用部署在ECS上的服务端，实现在小程序中输入框输入ECS实例ID查询实例详细信息的功能。
本文介绍了如何使用通义万相AIGC技术和阿里云的计算和存储产品来搭建自己的AI绘画服务。首先，通过创建基础云产品资源和部署AI绘画服务的步骤来开始搭建服务。然后，介绍了模板的原理和内容，以及ROS编排引擎的作用。接下来，详细介绍了AI绘画服务的一键部署过程，包括定义参数、模板的编写和ROS的使用。最后，提到了应用运行环境的搭建和自定义应用页面的方法。通过ROS的自动化部署，用户可以方便快捷地拥有自己的AI绘画服务。
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生，降低成本并提供无限容量，通过将存储层分离，使用ESSD作为WAL，OSS作为主存储，实现了成本降低和性能优化。此外，它利用弹性伸缩和抢占式实例，减少了70%的计算成本，并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且，AutoMQ与Apache Kafka相比，能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升，且完全兼容Kafka API。
