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AI 时代，网关更能打了
随着互联网从 Web 2.0 迈进到 AI 时代，用户和互联网的交互方式，AI 时代下互联网的内容生产流程都发生了显著的转变，这对基础设施（Infra）提出了新的诉求，也带来了新的机遇。Infra 包含的内容非常丰富，本文仅从网关层面分享笔者的所见所感所悟。
基于 EventBridge + DashVector 打造 RAG 全链路动态语义检索能力
本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2]，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据，进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关内容。
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。
NSDI'24 | 阿里云飞天洛神云网络论文解读——《Poseidon》揭秘新型超高性能云网络控制器
NSDI‘24于4月16-18日在美国加州圣塔克拉拉市举办，汇聚全球网络系统领域的专家。阿里云飞天洛神云网络的两篇论文入选，标志着其创新能力获广泛认可。其中，《Poseidon: A Consolidated Virtual Network Controller that Manages Millions of Tenants via Config Tree》介绍了波塞冬平台，该平台通过统一控制器架构、高性能配置计算引擎等技术，实现了对超大规模租户和设备的高效管理，显著提升了云网络性能与弹性。实验结果显示，波塞冬在启用EIP时的完成时间比Top 5厂商分别快1.8至55倍和2.6至4.8倍。
ACK AI Profiling：从黑箱到透明的问题剖析
本文从一个通用的客户问题出发，描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查，最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析，从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。
通过 MCP 构建企业级数据分析 Agent
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。
【ECS最佳实践】ECS+RDS构建云服务器主动防御系统部署开源蜜罐系统Hfish及ECS周边功能测试
我已经是阿里云ECS产品的老用户了，阿里的云计算产品性能可靠性毋庸置疑，这次分享一个开源蜜罐系统Hfish的单节点搭建，并围绕ECS周边的技术功能做个简单举例。
