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【深度】企业 AI 落地实践（四）：如何构建端到端的 AI 应用观测体系
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题：如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构，并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验，介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标（如TTFT、TPOT）采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段，帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时，针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议，助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
实践教程之快速安装部署PolarDB-X
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
阿里云SDWAN解决方案部署指南
利用阿里云丰富云网络产品，提供完整的SDWAN企业分支互联/企业上云解决方案。本次SDWAN解决方案部署指导场景以解决企业大陆分支机构、亚太IDC及云上VPC构建企业办公组网为例。意在指导客户在项目部署实施阶段可参考本文自助完成业务上线的搭建。本文内容已经对外披露。
警惕日志采集失败的 6 大经典雷区：从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践
本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题，强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式：copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题，以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题，文章提供了最佳实践建议，如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法，以降低日志采集风险，提升系统可靠性。最后总结指出，遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。
企业级DMZ上云场景方案
随着企业业务云化进程逐渐进入深水区，简单地使用云上资源出入公网已经无法满足业务的诉求，安全、成本、权限、监控等诉求的迭代，需要企业有系统性地视角来考虑如何做好公网出入口（DMZ）的规划设计。
如何使用SASE快速构建零信任架构
企业构建零信任架构已经成为近年热门的话题之一。本质都是保护企业核心数据安全，防止未经合法授权的数据的访问行为。阿里云SASE依托于阿里云的网络组网优势，为用户提供一个稳定、高效的SD-WAN组网及接入能力，与此同时叠加安全能力。
链路追踪（Tracing）其实很简单——链路拓扑
最近一年，小玉所在的业务部门发起了轰轰烈烈的微服务化运动，大量业务中台应用被拆分成更细粒度的微服务应用。为了迎接即将到来的双十一大促重保活动，小玉的主管让她在一周内梳理出订单中心的全局关键上下游依赖，提前拉...
利用CEN-TR实现企业级云上网络架构最佳实践
随着云计算的普及，越来越多的传统企业客户也在选择把IDC的业务系统搬到公共云上，实现更大的弹性、更强的灵活性、更高的性价比。但与泛互联网型企业的轻资产相比，传统企业的云下IT规模较大，有比较沉重历史包袱重，以及各种行业安全规范的约束，所以对于网络的规划设计、部署使用、运维管理都有自己的要求，仅仅具备云产品的初级使用能力已不能满足实际使用需求。企业级云上网络架构的重点是帮助企业用户更高效地搭建安全可靠的云上网络架构，本文主要针对企业客户在云上的南北向流量（访问internet/被internet用户访问）和东西向流量（企业内部VPC互访）的互访、安全、管理等多方面需求，利用CEN-TR（云企业网企业版）实现云上东西向+南北向流量安全和统一公网出口的最佳实践。
