淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓,解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力,支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体,显著降低IO与计算资源消耗,提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地,覆盖搜索、推荐等核心业务,通过618大促验证,实现千万级流量、秒级延迟,资源消耗降低30%,State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构,拓展AI场景应用。
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
阿里云云效是国内领先的一站式DevOps平台,提供代码全生命周期管理、智能化交付流水线及精细化研发管控,支持多种开发场景。本文详细介绍了从其他平台(如Coding)向云效迁移的完整方案,包括代码仓库、流水线、制品仓库及项目数据的迁移步骤,帮助用户实现高效、安全的平滑迁移,提升研发效率与协作能力。
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算(FC)。首先通过初始化MCP Server项目,完成本地代码编写,利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包,并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后,提供三种客户端接入方式:官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程,提升了MCP Server的构建效率。
介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级,融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能,帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。
Apache Dubbo 最新升级支持云原生,提供一键部署微服务集群与全新可视化控制台,提升全生命周期管理体验,助力企业高效构建云原生应用。