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MSE服务治理最佳实践：基于Ingress-nginx网关实现全链路灰度
微服务架构下，有一些需求开发涉及到微服务调用链路上的多个微服务同时改动。通常每个微服务都会有灰度环境或分组来接受灰度流量。我们希望进入上游灰度环境的流量也能进入下游灰度的环境中，确保1个请求始终在灰度环境中传递。即使这个调用链路上有一些微服务应用不存在灰度环境，那么这些微服务应用在请求下游应用的时候依然能够回到下游应用的灰度环境中。我们通过 MSE 提供的全链路灰度能力，可以在不需要修改任何业务代码的情况下，轻松实现上述所说的全链路灰度能力。
内附原文｜SIGMOD’24：百万核的智能调度，云数仓如何结合AI处理用户混合负载
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性，解决了云数据仓库的性能瓶颈，同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法，查询响应时间 (RT) 最多可减少75%，资源利用率提高19.0%，成本开销降低77.8%。
使用 Higress 快速构建 AI 应用
Higress 基于企业内外的丰富场景沉淀了众多面向 AI 的功能，推出了 AI 原生的 API 网关形态并且全部开源。
从云原生到 AI 原生，网关的发展趋势和最佳实践
本文整理自阿里云智能集团资深技术专家，云原生产品线中间件负责人谢吉宝（唐三）在云栖大会的精彩分享。讲师深入浅出的分享了软件架构演进过程中，网关所扮演的各类角色，AI 应用的流量新特征对软件架构和网关所提出的新诉求，以及基于阿里自身实践所带来的开源贡献和商业能力。
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”。
拥抱Data+AI｜B站引入阿里云DMS+X，利用AI赋能运营效率10倍提升
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点，深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务，赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力，提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
从大数据到大模型：如何做到“心无桎梏，身无藩篱”
在大数据和大模型的加持下，现代数据技术释放了巨大的技术红利，通过多种数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到了“心无桎梏，身无藩篱”的自在境界，那么现代应用有哪些数据范式呢？这正是本文尝试回答的问题。
道旅科技借助云消息队列 Kafka 版加速旅游大数据创新发展
阿里云云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其卓越的弹性能力，为道旅科技提供了灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求，该方案均能帮助企业实现资源动态调整和成本优化，同时保障业务的高可用性和连续性。