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剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
日志采集 Agent 性能大比拼——LoongCollector 性能深度测评
为了展现 LoongCollector 的卓越性能，本文通过纵向（LoongCollector 与 iLogtail 产品升级对比）和横向（LoongCollector 与其他开源日志采集 Agent 对比）两方面对比，深度测评不同采集 Agent 在常见的日志采集场景下的性能。
Function AI 助力用户自主开发 MCP 服务，一键上云高效部署
在 AI 与云原生融合的趋势下，开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP（模型上下文协议）提供统一的交互规范，简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云，提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式，助力开发者高效部署智能服务，实现快速迭代与云端协同。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 17: 向量数据库, 通义大模型AI的外脑
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
Mistral 7B v0.2 基础模型开源，魔搭社区微调教程和评测来啦！
Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型，有如下几个特点
提升团队工程交付能力，从“看见”工程活动和研发模式开始
本文从统一工程交付的概念模型开始，介绍了如何将应用交付的模式显式地定义出来，并通过工具平台落地。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比