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降本 60%！小熊油耗使用阿里云 SAE 更加稳定可靠
小熊油耗在进行架构升级时，进行了广泛的市场调研，深入分析了国内多家云服务商。经过对比多种 IaaS 层云主机方案及 Serverless 产品的部署策略，他们最终选择了阿里云Serverless 应用引擎 SAE。小熊油耗认为，阿里云能给他们提供更强的安全感，安全感来自于阿里云是一个更大的平台：历史最悠久，用户最多、产品最丰富、配套工具众多、技术支持体系成熟，阿里云 SAE，不仅在稳定性上表现卓越，在细粒度的成本控制和极致的弹性能力上表现也非常出色，而且免运维，完美契合了小熊油耗作为一家细分领域小而美的公司的需求。
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。
Serverless 微服务治理神器： 阿里云 SAE 全链路灰度揭秘
SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台：“我们希望让用户做的更少而收获更多，通过 Serverless 化，深度用云就像用水电煤一样简单”。
对比测评：AI编程工具需要 Rules 能力
通义灵码Project Rules是一种针对AI代码生成的个性化规则设定工具，旨在解决AI生成代码不精准或不符合开发者需求的问题。通过定义编码规则（如遵循SOLID原则、OWASP安全规范等），用户可引导模型生成更符合项目风格和偏好的代码。例如，在使用阿里云百炼服务平台的curl调用时，通义灵码可根据预设规则生成Java代码，显著提升代码采纳率至95%以上。此外，还支持技术栈、应用逻辑设计、核心代码规范等多方面规则定制，优化生成代码的质量与安全性。
如何使用AnalyticDB PostgreSQL 版实现“一站式全文检索”业务
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（以下简称ADB PG）的实际体验出发，介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务，并详细阐述ADB PG使用的优势技术，最后提供对应业务案例分析。
探索AI时代的应用工程化架构演进，一人公司时代还有多远？
当代AI来势汹汹，本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
SLS支持高精度时间戳和全局排序
日志内容本身是一种重要信息，日志之间的相对顺序也是因果关系的一种反映，某些场景下如果日志内容完全相同，但是日志间的顺序错乱了反映出来的结果可能和真实世界里面的事件完全相反。
