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一文详解阿里云可观测体系下标签最佳实践
在当今数字化转型加速的时代，企业 IT 系统的复杂度与日俱增，如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商，提供了一整套全面的可观测性解决方案，覆盖从业务、端侧（小程序、APP、H5 等）、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系，旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中，标签（Tag）作为一种核心组织和管理手段，在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用，以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。
从大数据到大模型：如何做到“心无桎梏，身无藩篱”
在大数据和大模型的加持下，现代数据技术释放了巨大的技术红利，通过多种数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到了“心无桎梏，身无藩篱”的自在境界，那么现代应用有哪些数据范式呢？这正是本文尝试回答的问题。
现身说法，AI小白的大模型学习路径
写这篇文章的初衷：作为一个AI小白，把我自己学习大模型的学习路径还原出来，包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料，通过一篇文章给串起来，对大模型建立起一个相对体系化的认知，才能够在扑面而来的大模型时代，看出点门道。
剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
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。
Higress MCP Server 安全再升级：API 认证为 AI 连接保驾护航
Higress MCP Server 新增了 API 认证功能，为 AI 连接提供安全保障。主要更新包括：1) 客户端到 MCP Server 的认证，支持 Key Auth、JWT Auth 和 OAuth2；2) MCP Server 到后端 API 的认证，增强第二阶段的安全性。新增功能如可重用认证方案、工具特定后端认证、透明凭证透传及灵活凭证管理，确保安全集成更多后端服务。通过 openapi-to-mcp 工具简化配置，减少手动工作量。企业版提供更高可用性保障，详情参见文档链接。