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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。
全链路追踪 & 性能监控，GO 应用可观测全面升级
当前，大多数面向 Golang 应用的监控能力主要是通过 SDK 方式接入，需要开放人员手动进行埋点，会存在一定问题。对此，可观测 Go Agent 应运而生。本文介绍的阿里云可观测 Go Agent 方案，能通过无侵入的方式实现应用监控能力。
性能提升利器｜PolarDB- X 超详细列存查询技术解读
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案，以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。
从 DeepSeek 敏感信息泄露谈可观测系统的数据安全预防
探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式：权限精细化管控有效减少了潜在安全风险；接入层脱敏技术阻止敏感数据落库，提升了隐私保护；StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围，降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测，快速识别并阻断异常拖库行为，为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
0代码将存量 API 适配 MCP 协议
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。
LLM 应用可观测性：从 Trace 视角展开的探索与实践之旅
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点，本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战，近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践，一起来了解下吧。
AI 推理场景的痛点和解决方案
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
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。
