官方博客-第23页-阿里云开发者社区

  • 【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。

  • 2024-05-15
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    阿里云SDWAN解决方案部署指南

    利用阿里云丰富云网络产品,提供完整的SDWAN企业分支互联/企业上云解决方案。本次SDWAN解决方案部署指导场景以解决企业大陆分支机构、亚太IDC及云上VPC构建企业办公组网为例。意在指导客户在项目部署实施阶段可参考本文自助完成业务上线的搭建。本文内容已经对外披露。

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  • 2024-05-15
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    企业级DMZ上云场景方案

    随着企业业务云化进程逐渐进入深水区,简单地使用云上资源出入公网已经无法满足业务的诉求,安全、成本、权限、监控等诉求的迭代,需要企业有系统性地视角来考虑如何做好公网出入口(DMZ)的规划设计。

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  • 3个月,上百家企业交流,和大家聊聊AI应用的落地实践(开篇)

    企业希望自己的业务被 AI 赋能的诉求是强烈的,但大多数企业是不知道从哪里下手的

  • 2024-05-15
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    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...

  • 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。

  • 2024-05-15
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    使用CDN来加速OSS上存储的文件资源分发

    本文为真实设备电商行业的实践,在网站有大量产品图片上传的场景下,用OSS配合CDN加速,提高了用户的访问速度、站点稳定性,并且提供了节省成本的思路。

  • 2024-05-15
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    阿里云全球跨地域网络互通方案

    随着企业客户上云的深入,越来越多的客户会选择在阿里云全球region多地部署其企业业务系统,以便其全球化业务的迅速开展。阿里云在云上有非常丰富云网络产品,来协助企业客户在全球region迅速构建云上多个地域的互联互通,帮忙企业客户快速实现业务上线。本章节为您介绍如何使用云企业网转发路由器CEN-TR(Transit Router),来实现客户本地多个不同城市数据中心IDC(Internet Data Center)和云上VPC跨地域互通互联。

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    大模型终于能“听懂”云操作了?

    本文通过 MCP Server 和大模型的结合,实现云产品管理的自然语言操作,极大提升开发者的操作效率和用户体验。

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