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智保未来：国泰产险的 AI 网关革新之旅
通过阿里云云原生 API 网关在国泰落地，目前国泰所有访问大模型的流量均通过阿里云云原生 API 网关进行代理，在日均消耗近亿 Token 的同时，做到了对每个请求都进行敏感信息过滤，不论是输入大模型的内容还是由大模型产生的内容都进行了全面审计，大大降低使用大模型的数据安全风险。通过网关的 AI 插件，国泰产险做到了每个 Token 都知道是谁在用，用在哪个场景，给后续分析和成本管控提供了坚实的数据支撑。
链路诊断最佳实践：1 分钟定位错慢根因
目前阿里云 ARMS 已经基于 LLM 大模型实现了单链路智能诊断，综合调用链、方法栈、异常堆栈、SQL、指标等多模态数据，结合链路诊断领域专家经验，有效识别单次请求的错慢根因，并给出相应的优化建议。
机房迁移，不同 Pod 副本请求耗时会相差数倍
客户机房迁移过程中，发现不同 Pod 副本耗时前后相差 5 倍，本文介绍如何通过 ARMS 代码热点功能进行快速定位。
从大规模恶意攻击 DeepSeek 事件看 AI 创新隐忧：安全可观测体系建设刻不容缓
在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中，我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性，同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力，加强整体、完善的网络安全可观测建设，才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信，在攻克这些网络安全难题之后，AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。
图像检索解决方案
针对图像检索业务场景，PAI提供了端到端的相似图像匹配和图像检索解决方案。本文介绍如何基于未标注的数据构建图像自监督模型，助力您快速搭建相似图像匹配和图像检索业务系统，进而实现以图搜图。
3步教你在云服务器上做Github DevOps部署
本文指导您使用阿里云DevOps工具云效，将Github中托管的代码部署在云服务器ECS中，使得用户能够在互联网公网中访问个人应用服务。文章来自云服务器ECS开发实践征文活动用户投稿，已获得作者（昵称秋天）授权发布。
【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。