类目筛选
【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。
云端短视频批量混剪解决方案
“批量生产”、“快速裂变”和“去重”是制作营销短视频的关键，基于有限数量的基础素材大规模生成指定数量的新视频，是营销短视频创作的常见思路。本篇介绍使用智能媒体生产ICE创作营销短视频，自由设定脚本顺序模拟手动剪辑，实现自动化批量制作高质量原创视频。
图像检索解决方案
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。
3步教你在云服务器上做Github DevOps部署
本文指导您使用阿里云DevOps工具云效，将Github中托管的代码部署在云服务器ECS中，使得用户能够在互联网公网中访问个人应用服务。文章来自云服务器ECS开发实践征文活动用户投稿，已获得作者（昵称秋天）授权发布。
基于云数据库ClickHouse 搭建游戏行业用户行为分析系统实践
游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化，需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统，以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例，指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统，达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。
ADBPG优化基础（二）SQL优化
承接上一篇，这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验，希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本（cost-based）的优化器，像其他的数据库一样，在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素，除此之外，优化器还会考虑数据所在的segment节点...
全球首个搭载 Kimi-K2 的 Serverless 架构 VibeCoding解决方案重磅来袭！
本文介绍了基于阿里云 Function AI 和 Serverless 架构的 AI 编程解决方案 VibeCoding，展示其如何通过 AI 快速开发并上线小游戏及平台。方案支持普通与专家两种模式，用户可选择不同模型与数据库配置，具备良好的扩展性与交互体验，适合开发者与企业快速实现创意落地。