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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。
云效流水线+ECS服务器，自动化部署Web页面
本文主要介绍如何通过使用ECS服务器与npm，结合云效的流水线服务以仓库代码提交为触发方式，进行了基于Vue的Web网页部署。
基于云数据库ClickHouse 搭建游戏行业用户行为分析系统实践
游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化，需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统，以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例，指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统，达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。
安全防御四部曲-防护实践方案（多产品结合）
本篇内容为防护（Protection），检测（Detection），恢复（Recovery），响应（Response）实践方案四部曲之一，主要介绍如何结合多产品使用在阿里云国际站做好防护（Protection）部分的安全。
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...
开源Flink迁移至实时计算Flink全托管版最佳实践
Flink全托管产品（Flink Serverless）是一款基于Apache Flink构建的全托管产品，为您提供全托管一站式的实时计算服务，具有免运费、高增值、低成本等特性。本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
