类目筛选
人人都是Serverless架构师之传统内容管理系统改造实战三[性能优化]
内容管理系统是很常见的一种web应用场景，可以用到个人独立站，企业官网展示等场景，具有很高的实用价值，一个标准的内容管理系统主要由三个部分组成 主站展示部分、后台管理系统、API接口服务，本系列文章会以一个已有内容管理系统的Serverless架构重构展开，介绍改造的基本思路，改造细节，以及性能优化业务可观测设计等。涉及大家关心的Serverless生产遇到的一些问题，比如数据库、日志、动静态分离、调试、维护、灰度方案等。最真实的展现Serverless架构的实施落地细节。
Hologres弹性计算在OLAP分析上的实践和探索
本文介绍了OLAP分析在大数据分析中的位置，分析并介绍目前大数据OLAP遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题，解析阿里云Hologres是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践，介绍阿里云Hologres弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新。
使用通义灵码，参与开源项目全程纪实
我借助通义灵码完成了 obdiag 项目的第一个 PR，成为了 obdiag 项目的 contributor，我知道通义灵码的能力还远没有发挥出来，今后继续探索，未来可期。
智能客服对话系统解决方案
针对问题咨询场景中出现大量相关领域的问题，PAI提供了智能客服对话系统解决方案，以降低客户等待时间和人工客服成本。本文以汽车售前咨询业务领域为例，介绍如何基于人工智能算法，快速构建智能客服对话系统。
【深度】企业 AI 落地实践（四）：如何构建端到端的 AI 应用观测体系
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题：如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构，并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验，介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标（如TTFT、TPOT）采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段，帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时，针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议，助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
Dify 开发者必看：如何破解 MCP 集成与 Prompt 迭代难题？
Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台，GitHub Star 数超 10 万，为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心，升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管，显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos，Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用，实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维，大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。