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重磅！阿里云可观测产品家族全新升级，AI +数据双驱动，打造全栈可观测体系
近日，阿里云可观测产品家族正式发布云监控 2.0，隶属产品日志服务 SLS、云监控 CMS、应用实时监控服务 ARMS 迎来重磅升级。
7分钟玩转 AI 应用，函数计算一键部署 AI 生图大模型
人工智能生成图像（AI 生图）的领域中，Stable Diffusion WebUI 以其强大的算法和稳定的输出质量而闻名。它能够快速地从文本描述中生成高质量的图像，为用户提供了一个直观且高效的创作平台。而 ComfyUI 则以其用户友好的界面和高度定制化的选项所受到欢迎。ComfyUI 的灵活性和直观性使得即使是没有技术背景的用户也能轻松上手。本次技术解决方案通过函数计算一键部署热门 AI 生图大模型，凭借其按量付费、卓越弹性、快速交付能力的特点，完美实现低成本，免运维。
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。
当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus
本文以构建系统可观测为切入点，对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异，重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。
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。
基于事件驱动构建 AI 原生应用
AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战，比如更快的服务交付速度，更实时、精准的结果以及更人性化的体验等，传统架构限制于同步交互，无法满足上述需求，本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
MCP 的 AI 好搭档
本文介绍了MCP（模型上下文协议）及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出，通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离，解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程，并分析了其面临的挑战，如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案，提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后，文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程，帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。