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任务调度企业级场景下的新选择，兼容 XXL-JOB 通信协议
XXL-JOB 是一个开源的分布式任务调度平台，开箱即用、简单易上手，得到了很多开发者的喜爱。和其他中间件开源项目一样，当开发者把开源项目部署到公共云，应用到企业级场景中时，就会在稳定性、性能、安全、其他云产品间集成体验上提出更高的要求。基于此背景，阿里云微服务引擎 MSE 基于自研的分布式任务调度平台 SchedulerX，通过兼容 XXL-JOB 客户端的通信协议，在开源 XXL-JOB 版本的基础上，提升了稳定性、安全、性能、可观测等能力，满足企业客户的需求。此外，为方便测试，提供了一个月 400 元额度的免费试用和预付费首购 5 折、续费 6.5 折起的优惠。
面对全球化的泼天流量，出海企业观测多地域网络质量
网络监控与分析在保证网络可靠性、优化用户体验和提升运营效率方面发挥着不可或缺的作用，对于出海企业应对复杂的网络环境和满足用户需求具有重要意义，为出海企业顺利承接泼天流量保驾护航。
基于虚拟服务配置的渐进式迁移实践：Istio集群至ASM集群的平滑切换
本文介绍了从Istio+k8s环境迁移到阿里云ASM+ACK环境的渐进式方法，通过配置虚拟服务和入口服务实现新老集群间的服务调用与流量转发，确保业务连续性与平滑迁移
QwQ-32B一键部署，真正的0代码，0脚本，0门槛
阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力，核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理（OOS）一键部署OpenWebUI+Ollama方案，轻松将QwQ-32B模型部署到ECS，或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码，全部在控制台完成，适合新手操作。
架构革新：揭示卓越性能与高可扩展的共赢秘诀
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
不断突破极致：SPL新版数据加工能力焕新登场
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡，更将性能调优和场景适配做到了极致，解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块，SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力，为用户提供更加强大、灵活的技术支持。
StrmVol 存储卷：解锁 K8s 对象存储海量小文件访问性能新高度
本文介绍了阿里云容器服务（ACK）支持的StrmVol存储卷方案，旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统（如EROFS）结合，StrmVol显著降低了小文件访问延迟，适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销，以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务，模拟分布式图像数据集加载，测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况，详细使用方法可参考官方文档。
ACK AI Profiling：从黑箱到透明的问题剖析
本文从一个通用的客户问题出发，描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查，最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析，从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。