大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能,通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手,通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能,能达到毫秒级的响应速度。目前,通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用,阿里云也在探索多智能体产品,即 AI 程序员,助力数字世界的蓬勃发展,颠覆 IT 生产力。
在当今数字化转型加速的时代,企业 IT 系统的复杂度与日俱增,如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商,提供了一整套全面的可观测性解决方案,覆盖从业务、端侧(小程序、APP、H5 等)、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系,旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中,标签(Tag)作为一种核心组织和管理手段,在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用,以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。
本文将深入探讨Linux系统中的动态链接库机制,这其中包括但不限于全局符号介入、延迟绑定以及地址无关代码等内容。
本文主要讲述通过 Nacos+Higress 的方案实现0代码改造将 Agent 连接到存量应用,能够显著降低存量应用的改造成本。
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP(模型上下文协议)标准化接口,解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力,支持实时数据接入和湖仓一体分析;函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境;Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground,实现高效的服务化部署,帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent,优化数据分析流程并降低成本。
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分:第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点,如协议鸿沟、资源冲突和观测失明;第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案,包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性;第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程,确保十年代码无需重写,轻松实现智能化跃迁。
本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务,该服务结合 AI 技术与流程自动化,实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景,展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程,并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性,成为企业智能化转型的重要基础设施,助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。
阿里云云效是国内领先的一站式DevOps平台,提供代码全生命周期管理、智能化交付流水线及精细化研发管控,支持多种开发场景。本文详细介绍了从其他平台(如Coding)向云效迁移的完整方案,包括代码仓库、流水线、制品仓库及项目数据的迁移步骤,帮助用户实现高效、安全的平滑迁移,提升研发效率与协作能力。