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浅析MySQL代价估计器
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
Java 22 新增利器： 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。
多账号共享一套ACR方案
一家多业务组织的客户来说往往会有多个云账号，分别部署各个业务线的容器服务。但集团可能想使用一套统一的容器镜像仓库（ACR），就会面临多账号内多个ACK共享一套ACR了。那如何合理规划好ACR实例上的命名空间，打通各个业务ACK集群与ACR的网络，包括如何精细化授权，都是客户需要考虑的。
使用资源编排 ROS 轻松部署高可用架构网站——以 WordPress 为例
WordPress 是流行的开源 CMS，阿里云的资源编排服务 (ROS) 提供 IaC 功能，简化云上资源自动化部署，如创建 VPC、ECS、SLB、RDS 和弹性伸缩等。通过 ROS 模板（JSON/YAML），用户能快速部署高可用的 WordPress 环境，包括负载均衡、多可用区的 ECS 服务器集群、高可用 RDS 数据库等。模板定义了资源、参数和输出，用户在 ROS 控制台配置参数后一键部署。ROS 提升了部署效率，便于跨地域复制相同架构。
Serverless GPU：助力 AI 推理加速
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
Qwen2.5 的云端新体验，5 分钟完成极速部署
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC，用户能依据业务需求调整资源配置，有效应对高并发场景，并通过优化资源配置，如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外，函数计算支持多样化 GPU 计费模式（按需计费、阶梯定价、极速模式），可根据业务需求调整，在面对高频请求和大规模数据处理时，能够显著降低综合成本。
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。
Dubbo 云原生重构出击：更快部署、更强控制台、更智能运维
Apache Dubbo 最新升级支持云原生，提供一键部署微服务集群与全新可视化控制台，提升全生命周期管理体验，助力企业高效构建云原生应用。