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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。
警惕日志采集失败的 6 大经典雷区：从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践
本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题，强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式：copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题，以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题，文章提供了最佳实践建议，如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法，以降低日志采集风险，提升系统可靠性。最后总结指出，遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。
vLLM部署Yuan2.0：高吞吐、更便捷
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
全链路追踪 & 性能监控，GO 应用可观测全面升级
当前，大多数面向 Golang 应用的监控能力主要是通过 SDK 方式接入，需要开放人员手动进行埋点，会存在一定问题。对此，可观测 Go Agent 应运而生。本文介绍的阿里云可观测 Go Agent 方案，能通过无侵入的方式实现应用监控能力。
智能理解 PPT 内容，快速生成讲解视频
本方案利用函数计算 FC 部署 Web 应用，调用百炼模型服务实现 PPT 到视频的自动转换。视觉模型智能理解 PPT 图文内容，快速生成相匹配的解说词；文本模型对解说词进行优化，提高其可读性和吸引力；语音模型则根据解说词生成生动流畅的旁白音频。整个过程高度集成，只需一键操作，系统即可自动整合图片、文本和音频素材，快速生成对应讲解视频。
LLM 应用可观测性：从 Trace 视角展开的探索与实践之旅
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点，本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战，近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践，一起来了解下吧。
最佳实践：通义灵码生成单元测试，让单测更简单
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则，进而引入如何去编写一个好的单元测试，通义灵码是如何快速生成单元测试的。