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Serverless 应用优化四则秘诀
Serverless 架构下，虽然我们更多精力是关注我们的业务代码，但是实际上对于一些配置和成本也是需要进行关注的，并且在必要的时候，还需要根据配置与成本进行对我们的 Serverless 应用进行配置优化和代码优化。
使用CDN来加速OSS上存储的文件资源分发
本文为真实设备电商行业的实践，在网站有大量产品图片上传的场景下，用OSS配合CDN加速，提高了用户的访问速度、站点稳定性，并且提供了节省成本的思路。
基于 OPLG 从 0 到 1 构建统一可观测平台实践
“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。
链路追踪（Tracing）其实很简单——链路成本进阶指南
广义上的链路成本，既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销，也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解，本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本，人力成本将在下一小节（效率）进行介绍。
全面容器化之后，来电科技实现微服务治理
MSE 服务治理帮助我们系统以很低的成本无侵入的方式快速实现了全链路灰度能力，进一步提升了我们系统的稳定性，让我们新需求的迭代上线更加地安心。-- 来电科技架构师 汤长征
PolarDB-CloudJump：优化基于云存储服务的云数据库(发表于VLDB 2022)
我们分析了云存储的性能特征，将它们与本地SSD存储进行了比较，总结了它们对B-tree和LSM-tree类数据库存储引擎设计的影响，并推导出了一个框架CloudJump来指导本地存储引擎迁移到云存储的适配和优化。 并通过PolarDB, RocksDB 两个具体Case 展示优化带来的收益。
安全防御四部曲---检测实践方案 （多产品结合）
本次方案主要是针对阿里云国际站客户，企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测（Detection）部分，会具体介绍涉及使用产品配置，FAQ等等，同时对整体的理论框架进行简单的介绍，帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况，更好的建立整体性的概念。
Post-Training on PAI (3)：PAI-ChatLearn，PAI 自研高性能强化学习框架
人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn，从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。