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。
通义灵码支持MCP工具使用,通过模型自主规划实现工具调用,深度集成魔搭MCP广场,涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式,适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具,完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法,助力开发者高效拓展AI编码能力。
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。
FlinkSQL的行级权限解决方案及源码,支持面向用户级别的行级数据访问控制,即特定用户只能访问授权过的行,隐藏未授权的行数据。此方案是实时领域Flink的解决方案,类似离线数仓Hive中Ranger Row-level Filter方案。
MaxCompute通过脚本模式支持IF ELSE分支语句,让程序根据条件自动选择执行逻辑,支持更好的处理因数据不同而需要采用不同策略的业务场景产生的复杂SQL,提高开发者编程的灵活性!
本文基于 2023 云栖大会上关于 Koordinator 分享的实录,介绍小红书通过规模化落地混部技术来大幅提升集群资源效能,降低业务资源成本。
阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台
全栈可观测App提供了一套完整的分析工具,从数据统计分析能力到数据关联,再到具备智能化和自动化特性的相关工具,以解决人们在可观测性方面所遇到的问题。未来,我们将持续提供更加丰富和强大的分析工具来满足用户的需求。