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全景剖析阿里云容器网络数据链路（二）—— Terway ENI
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第二部分，主要介绍Kubernetes Terway ENI模式下，数据面链路的转转发链路。
AI时代：云存储加速多模态数据存储与管理创新
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁（乐忱）分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长，指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年，高端企业级存储闪存占比约为25%，相较于欧美50%的比例，显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程，包括数据预处理、训练和推理的痛点，以及针对这些环节的存储解决方案，强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外，还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术，训练阶段的高性能存储架构，推理场景的加速器和AI Agent的应用，以及应对大数据业务的存储考量，如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
软件测试之道 -- 做一个有匠心的程序员
作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农，做一个有思想的程序员！》的文章。本文作为续篇，从测试角度谈程序员对软件质量的追求。
阿里云 SLS 多云日志接入最佳实践：链路、成本与高可用性优化
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。
为大模型工程提效，基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案，随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节，最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
大语言模型推理提速，TensorRT-LLM 高性能推理实践
大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
对比测评：AI编程工具需要 Rules 能力
通义灵码Project Rules是一种针对AI代码生成的个性化规则设定工具，旨在解决AI生成代码不精准或不符合开发者需求的问题。通过定义编码规则（如遵循SOLID原则、OWASP安全规范等），用户可引导模型生成更符合项目风格和偏好的代码。例如，在使用阿里云百炼服务平台的curl调用时，通义灵码可根据预设规则生成Java代码，显著提升代码采纳率至95%以上。此外，还支持技术栈、应用逻辑设计、核心代码规范等多方面规则定制，优化生成代码的质量与安全性。
【最佳实践】K8s挂载PVC日志采集“轻量级”玩法
本文提供一种相对Sidecar部署更轻量级的采集方式，只需要部署少量的Logtail容器，即可采集不同业务容器的日志。
