大模型不知不觉已经火了快一年了，拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而，最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果，我是说如果，能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话，是不是会让这一切更方便快捷？！ 按照传统方案，我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤，甚至还需要自行开发很多代码，这样的准入门槛实在，太！高！啦！ 而今天，我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台，无需任何代码开发，简单快捷，自动连接企业内部应用与外部应用或数据，搭建企业的自动化服务流程，帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
MSE 云原生网关默认提供了丰富的 Metrics 指标大盘，配合阿里云 Prometheus 监控提供开箱即用的完整可观测性能力，能够帮助用户快捷、高效的搭建自身的微服务网关与对应的可观测体系。
本文介绍PolarDB-X数据库实现了基于标签的访问控制功能，可以在行、列级别对数据访问进行控制，精细化的限制用户对数据的访问和操作，保证了读写数据的安全。下文根据实际应用场景，介绍PolarDB-X的LBAC功能设计以及使用方法。
MySQL内存分配与管理总体上分为上中下三篇介绍，本篇为中篇，主要介绍 InnoDB 的内存构成和使用，代码版本主要基于8.0.25。
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0，学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams，了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB，通过流存储和流计算的深度结合，看它如何进一步降低流处理使用门槛。
当管理多个Prometheus实例时，阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案，两者在不同场景下各有优劣。
AnalyticDB PostgreSQL(ADBPG)就是一堆并行的PostgreSQL？当然不是！ADBPG作为一个基于PostgreSQL的Massively Parallel Processing(MPP)全并行架构的分析型数据库，针对数据分析场景在很多方面得到了加强。如双优化器(GPORC...
本文介绍的实现方式属于应用级限制，应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。
“可观测”是近几年比较火的一个议题，而 OPLG 就是包含了 OpenTelemetry、Prometheus、Loki 和 Grafana 在内的开源可观测技术合集，它们之间将碰撞出什么样的火花？请阅读本文介绍的基于 OPLG 从 0 到 1 构建统一可观测平台实践。
