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AI时代数据湖实践
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖，通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值，以及用户在使用中的最佳实践。
剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
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。
All in One：Prometheus 多实例数据统一管理最佳实践
当管理多个Prometheus实例时，阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案，两者在不同场景下各有优劣。
更快更强，SLS 推出高性能 SPL 日志查询模式
从海量的日志数据中，按照各种灵活的条件进行即时查询搜索，是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式，支持 Unix 风格级联管道式语法，以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化，使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据，并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。
十几行代码实现 Manus，Spring AI Alibaba Graph 快速预览
Spring AI Alibaba Graph 的核心开发已完成，即将发布正式版本。开发者可基于此轻松构建工作流、智能体及多智能体系统，功能丰富且灵活。文章通过三个示例展示了其应用：1) 客户评价处理系统，实现两级问题分类与自动处理；2) 基于 ReAct Agent 的天气预报查询系统，循环执行用户指令直至完成；3) 基于 Supervisor 多智能体的 OpenManus 实现，简化了流程控制逻辑并优化了工具覆盖度。此外，还提供了运行示例的方法及未来规划，欢迎开发者参与贡献。
Flink CDC+Kafka 加速业务实时化
阿里巴巴开发工程师，Apache Flink Committer 任庆盛，在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。
一文详解 Java 限流接口实现
本文介绍的实现方式属于应用级限制，应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。
链路诊断最佳实践：1 分钟定位错慢根因
本文聚焦于线上应用的风险管理，特别是针对“错”（程序运行不符合预期）和“慢”（性能低下或响应迟缓）两大类问题，提出了一个系统化的根因诊断方案。