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AI 推理场景的痛点和解决方案
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
基于 EventBridge 构筑 AI 领域高效数据集成方案
本文深入探讨了AI时代数据处理的变革与挑战，分析了事件驱动架构（EventBridge）在AI数据处理中的技术优势，并结合实践案例，展示了其在多源数据接入、向量数据库优化、智能数据转换等方面的应用价值。
Java 类是如何被加载的
这篇文章从双亲委派讲到了Class文件的加载，最后又绕回到双亲委派，看似有点绕，其实只有理解了Class的加载机制，才能更好的理解类似双亲委派这样的机制，否则只死记硬背一些空洞的理论，是无法起到由内而外的理解的。
AIGC训练场景下的存储特征研究
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
All in One：Prometheus 多实例数据统一管理最佳实践
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。
重磅！阿里云可观测产品家族全新升级，AI +数据双驱动，打造全栈可观测体系
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。
AI经营｜多Agent择优生成商品标题
商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素，使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一，本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材，提升商品竞争力。
网络分析与监控：阿里云拨测方案解密
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。