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实践总结｜前端架构设计的一点考究（中）
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
使用资源编排 ROS 轻松部署单点网站——以 WordPress 为例
WordPress 是流行的开源CMS，阿里云的ROS（Resource Orchestration Service）提供模板化部署服务，简化云上环境如VPC、ECS、MySQL的创建。用户可通过ROS控制台选择模板一键部署WordPress，配置包括实例区、类型、系统盘及密码等参数。ROS模板定义了资源、参数和输出，自动处理依赖关系，实现云资源和应用的自动化部署。通过ROS，用户可以高效管理和更新整个资源栈，实现快速、可靠的云服务部署。
智能客服对话系统解决方案
针对问题咨询场景中出现大量相关领域的问题，PAI提供了智能客服对话系统解决方案，以降低客户等待时间和人工客服成本。本文以汽车售前咨询业务领域为例，介绍如何基于人工智能算法，快速构建智能客服对话系统。
实践教程之快速安装部署PolarDB-X
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
【深度】企业 AI 落地实践（四）：如何构建端到端的 AI 应用观测体系
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。