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通义灵码技术解析，打造 AI 原生开发新范式
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
跟着iLogtail学习容器运行时与K8s下日志采集方案
iLogtail 作为开源可观测数据采集器，对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持，本文跟随 iLogtail 的脚步，了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
动态链接的魔法：Linux下动态链接库机制探讨
本文将深入探讨Linux系统中的动态链接库机制，这其中包括但不限于全局符号介入、延迟绑定以及地址无关代码等内容。
大模型推理主战场：通信协议的标配
DeepSeek加速了模型平权，大模型推理需求激增，性能提升主战场从训练转向推理。SSE（Server-Sent Events）和WebSocket成为大模型应用的标配网络通信协议。SSE适合服务器单向推送实时数据，如一问一答场景；WebSocket支持双向实时通信，适用于在线游戏、多人协作等高实时性场景。两者相比传统HTTPS协议，能更好地支持流式输出、长时任务处理和多轮交互，满足大模型应用的需求。随着用户体量扩大，网关层面临软件变更、带宽成本及恶意攻击等挑战，需通过无损上下线、客户端重连机制、压缩算法及安全防护措施应对。
AI时代：云存储加速多模态数据存储与管理创新
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁（乐忱）分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长，指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年，高端企业级存储闪存占比约为25%，相较于欧美50%的比例，显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程，包括数据预处理、训练和推理的痛点，以及针对这些环节的存储解决方案，强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外，还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术，训练阶段的高性能存储架构，推理场景的加速器和AI Agent的应用，以及应对大数据业务的存储考量，如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
AI 推理场景的痛点和解决方案
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
「迁移急救包」全云平台无缝迁移云效实操手册
阿里云云效是国内领先的一站式DevOps平台，提供代码全生命周期管理、智能化交付流水线及精细化研发管控，支持多种开发场景。本文详细介绍了从其他平台（如Coding）向云效迁移的完整方案，包括代码仓库、流水线、制品仓库及项目数据的迁移步骤，帮助用户实现高效、安全的平滑迁移，提升研发效率与协作能力。
大语言模型推理提速，TensorRT-LLM 高性能推理实践
大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。