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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。
MCP Server 实践之旅第 3 站：MCP 协议亲和性的技术解析
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体，解构基于 SSE 长连接通信模型，剖析会话亲和、优雅升级等关键技术，揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
MaxCompute ODPS重装上阵， IF ELSE分支语句
MaxCompute通过脚本模式支持IF ELSE分支语句，让程序根据条件自动选择执行逻辑，支持更好的处理因数据不同而需要采用不同策略的业务场景产生的复杂SQL，提高开发者编程的灵活性！
使用KMS为MSE-Nacos敏感配置加密的最佳实践
本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题，其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理，保障全链路无AK的业务体验，真正做到安全、可控。
计算巢AppFlow-如何在钉钉群实现智能答疑
随着大模型能力越来越强大，利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而，各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑，仅依靠大模型的通用能力是远远不够的，这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。
Java 22 新增利器： 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。
联合XTuner，魔搭社区全面支持数据集的长文本训练
XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。
“无”中生有：基于知识增强的RAG优化实践
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验，分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程，以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
