官方博客-第2页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    高并发架构设计三大利器:缓存、限流和降级

    软件系统有三个追求:高性能、高并发、高可用,俗称三高。本篇讨论高并发,从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。

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  • 2025-05-22
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    Spring AI Alibaba 发布企业级 MCP 分布式部署方案

    本文介绍了Spring AI Alibaba MCP的开发与应用,旨在解决企业级AI Agent在分布式环境下的部署和动态更新问题。通过集成Nacos,Spring AI Alibaba实现了流量负载均衡及节点变更动态感知等功能。开发者可方便地将企业内部业务系统发布为MCP服务或开发自己的AI Agent。文章详细描述了如何通过代理应用接入存量业务系统,以及全新MCP服务的开发流程,并提供了完整的配置示例和源码链接。未来,Spring AI Alibaba计划结合Nacos3的mcp-registry与mcp-router能力,进一步优化Agent开发体验。

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  • 2024-06-24
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    从云原生视角看 AI 原生应用架构的实践

    本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。

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  • 2024-05-15
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    当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus

    本文以构建系统可观测为切入点,对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异,重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。

  • 2024-05-15
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    为大模型工程提效,基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践

    本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。

  • 130374

    一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01

    一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01

  • 2024-07-01
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    详解微服务应用灰度发布最佳实践

    相对于传统软件研发,微服务架构下典型的需求交付最大的区别在于有了能够小范围真实验证的机制,且交付单位较小,风险可控,灰度发布可以弥补线下测试的不足。本文从 DevOps 视角概述灰度发布实践,介绍如何将灰度发布与 DevOps 工作融合,快来了解吧~

  • 2025-09-29
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    SLS Copilot 实践:基于 SLS 灵活构建 LLM 应用的数据基础设施

    本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践,展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。

  • 2024-05-15
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    用软硬协同设计下的飞天盘古降低存储系统开销

    历经 15 载,如今的飞天盘古系统已迭代至第三代,数千万行代码和 1,000 余项专利,从大规模、到高性能、到高效能的分布式存储系统的演进,更高效地让数据中心成为一台计算机。

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