本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
企业构建零信任架构已经成为近年热门的话题之一。本质都是保护企业核心数据安全,防止未经合法授权的数据的访问行为。阿里云SASE依托于阿里云的网络组网优势,为用户提供一个稳定、高效的SD-WAN组网及接入能力,与此同时叠加安全能力。
JManus 是面向 Java 的企业级通用智能体框架,支持多 Agent 框架、MCP 协议和 PLAN-ACT 模式,具备高可用、弹性伸缩的特性。结合阿里云 Serverless 运行时 SAE 和 FC,实现稳定安全的智能体应用部署与运行。
本文由日志关键词告警出发,介绍了使用SLS进行关键词监控告警配置,并且介绍了几种常见的配置方法,可以覆盖关键词监控的大部分场景。
本篇内容为防护(Protection),检测(Detection),恢复(Recovery),响应(Response)实践方案四部曲之一,主要介绍如何结合多产品使用在阿里云国际站做好防护(Protection)部分的安全。
本文讨论了构建高可用多租户企业级Maven私有仓库服务的必要性,指出传统Nexus和Artifactory开源版缺乏高可用性,商业版虽支持但成本高、扩展性有限。理想的解决方案应包含无状态节点、使用云存储(如阿里云OSS)和集群化的数据库与Elasticsearch。
针对图像检索业务场景,PAI提供了端到端的相似图像匹配和图像检索解决方案。本文介绍如何基于未标注的数据构建图像自监督模型,助力您快速搭建相似图像匹配和图像检索业务系统,进而实现以图搜图。
本文主要介绍如何对阿里云访问控制访问密钥(AccessKey)开展调用溯源工作,方便大家快速有效的开展事件调查、安全加固、应急处置等。