作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农，做一个有思想的程序员！》的文章。本文作为续篇，从测试角度谈程序员对软件质量的追求。
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖，通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值，以及用户在使用中的最佳实践。
在过去半年，ALB Ingress Controller推出了多项高级特性，包括支持AScript自定义脚本、慢启动、连接优雅中断等功能，增强了产品的灵活性和用户体验。此外，还推出了ingress2Albconfig工具，方便用户从Nginx Ingress迁移到ALB Ingress，以及通过Webhook服务实现更智能的配置校验，减少错误配置带来的影响。在容灾部署方面，支持了多集群网关，提高了系统的高可用性和容灾能力。这些改进旨在为用户提供更强大、更安全的云原生网关解决方案。
阿里云网络拨测业务提供了全球、多种协议、多种网络态势的用户网络性能和用户体验监控场景的全面可观测方案。该文章从拨测场景下，介绍了用户如何快速的构建一套全球用户视角的服务可用性大盘，为客户的业务保驾护航。
当管理多个Prometheus实例时，阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案，两者在不同场景下各有优劣。
近日，阿里云可观测产品家族正式发布云监控 2.0，隶属产品日志服务 SLS、云监控 CMS、应用实时监控服务 ARMS 迎来重磅升级。
本文讲述了 Spring Cloud 应用中结合 Nacos 实现了运行期配置动态更新的功能，以及在此基础上结合 KMS 在不改动代码的情况下对应用使用的敏感配置进行保护，解决将配置迁移到 Nacos 中可能存在的数据安全顾虑，并对其底层工作原理做了简单介绍。
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。