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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。
架构革新：揭示卓越性能与高可扩展的共赢秘诀
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
MCP 正当时：FunctionAI MCP 开发平台来了！
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
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。
Function AI 助力用户自主开发 MCP 服务，一键上云高效部署
在 AI 与云原生融合的趋势下，开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP（模型上下文协议）提供统一的交互规范，简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云，提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式，助力开发者高效部署智能服务，实现快速迭代与云端协同。
SLS支持高精度时间戳和全局排序
日志内容本身是一种重要信息，日志之间的相对顺序也是因果关系的一种反映，某些场景下如果日志内容完全相同，但是日志间的顺序错乱了反映出来的结果可能和真实世界里面的事件完全相反。
通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务，在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。