在近来发生的 DeepSeek 遭遇的安全事件中，我们可以看到当前人工智能行业在网络安全方面的脆弱性，同时也为业界敲响了警钟。唯有通过全行业的协同努力，加强整体、完善的网络安全可观测建设，才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信，在攻克这些网络安全难题之后，AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务，并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力，构建稳定、高可用的大模型服务平台。
SAE 提供了一个开箱即用的 Serverless PaaS 平台，提供了微服务、监控等能力，帮助敦煌智旅很好地解决了发版困难、运维困难、弹性能力不足和资源利用率低等痛点问题。成功实现轻松应对 10 倍突增流量洪峰，运维效率大幅提升。
@workspace 功能发布后，我们收到了非常多新老朋友的积极反馈，其中有一个特别的朋友给我留下了深刻的印象，来分享一下他的故事。
这篇文章旨在提供技术深度和实践指南，帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分，我们将通过一些实际案例，进一步展示如何在不同场景中应用这项技术，提供更多实践启示。
本节介绍SAE产品的部署方式，分为一键部署和手动部署。一键部署通过阿里云ROS平台快速拉起高可用方案所需资源，适合快速搭建环境；手动部署则需进入SAE控制台进行详细配置，适用于自定义应用部署。两者均支持多种部署方式，如源码仓库、镜像等，并提供灵活的资源配置选项。部署完成后需及时删除资源以避免费用产生。SAE支持HTTP和HTTPS协议，适合长时间运行的微服务和Web应用，而FC（函数计算）更适合短时、高并发的任务处理。