类目筛选
运用通义灵码有效管理遗留代码：提升代码质量与可维护性
本文首先介绍了遗留代码的概念，并对遗留代码进行了分类。针对不同类型的遗留代码，提供了相应的处理策略。此外，本文重点介绍了通义灵码在维护遗留代码过程中能提供哪些支持。
国内首位聋人 Android 软件工程师体验通义灵码，“这真是太棒了”
@workspace 功能发布后，我们收到了非常多新老朋友的积极反馈，其中有一个特别的朋友给我留下了深刻的印象，来分享一下他的故事。
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。
企业级DMZ上云场景方案
随着企业业务云化进程逐渐进入深水区，简单地使用云上资源出入公网已经无法满足业务的诉求，安全、成本、权限、监控等诉求的迭代，需要企业有系统性地视角来考虑如何做好公网出入口（DMZ）的规划设计。
如何“多快好省”地使用阿里云产品实现数据下载加速
阿里云CDN下载加速解决方案旨在通过全球调度中心智能化地将客户端的下载请求精准调度到分布于全球的最优CDN边缘节点，同时依托海量带宽储备及强大的CDN控制逻辑让企业省心省力地为用户带来极速下载体验，助力企业获得更大的市场回报。
云效流水线+ECS服务器，自动化部署Web页面
本文主要介绍如何通过使用ECS服务器与npm，结合云效的流水线服务以仓库代码提交为触发方式，进行了基于Vue的Web网页部署。
【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。
警惕日志采集失败的 6 大经典雷区：从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践
本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题，强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式：copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题，以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题，文章提供了最佳实践建议，如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法，以降低日志采集风险，提升系统可靠性。最后总结指出，遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。
全景剖析阿里云容器网络数据链路（五）—— Terway ENI-Trunking
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第五部分部分，主要介绍Kubernetes Terway ENI-Trunking模式下，数据面链路的转转发链路。
