日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求，打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用，一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品，另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外，还可通过报表分析和告警配置，主动发现潜在的安全威胁，增强云上资产安全。
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。
本文介绍了将社区主流STDIO MCP Server一键转为企业内可插拔Remote MCP Server的方法，以及存量API智能化重生的解决方案。通过FunctionAI平台模板实现STDIO MCP Server到SSE MCP Server的快速部署，并可通过“npx”或“uvx”命令调试。同时，文章还探讨了如何将OpenAPI规范数据转化为MCP Server实例，支持API Key、HTTP Basic和OAuth 2.0三种鉴权配置。该方案联合阿里云百练、魔搭社区等平台，提供低成本、高效率的企业级MCP Server服务化路径，助力AI应用生态繁荣。
本文基于 2023 云栖大会上关于 Koordinator 分享的实录，介绍小红书通过规模化落地混部技术来大幅提升集群资源效能，降低业务资源成本。
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。