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【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。
警惕日志采集失败的 6 大经典雷区：从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践
本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题，强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式：copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题，以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题，文章提供了最佳实践建议，如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法，以降低日志采集风险，提升系统可靠性。最后总结指出，遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。
实践教程之快速安装部署PolarDB-X
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
从Citus深度解密如何基于PostgreSQL做分布式数据库
前言分布式数据库能够解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等单机数据库瓶颈难题，当业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时，分布式数据库是解决上述问题的高性价比方案。数据库作为分布式改造的最大难点，就是"和使用单机数据库一样使用分布式数据库"，这也一直是广大...
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。
阿里妈妈展示广告引擎新探索：迈向全局最优算力分配
在绿色计算的大背景下，算力分配将朝着更加高效和智能的方向持续演进。本文将介绍阿里妈妈展示广告引擎在全局视角下优化算力分配的新探索，让在线引擎像变形金刚一样灵活强悍。算力在提倡节能减排，降本增效，追求绿色技术的大趋势下，充分利用好算力资源，尤其是在阿里妈妈展示广告引擎这种使用近百万core机器资源的业...
PolarDB 开源版 使用PostGIS 以及泰森多边形 解决 零售、配送、综合体、教培、连锁店等经营|通信行业基站建设功率和指向 的地理最优解问题
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用PostGIS 以及泰森多边形 解决 "零售、...
PolarDB 开源版 通过rdkit 支撑生物、化学分子结构数据存储与计算、分析
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 通过rdkit 支撑生物、化学分子结构数据存储与计...
阿里云千亿规模实时日志分析的架构设计和实践
本文为阿里云SLS 执少 在《DataFunTalk技术交流会：阿里云实时查询分析专场》分享时的议题内容（文字版本）。首先，阿里云日志服务SLS是一个什么样的产品和服务呢？ 我们用一句话来概括的话，那就是我们是一个云上的、一站式的、可观测日志服务平台。 首先呢，我们提供了强大的日志数据采集能力，支持...
