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Higress 基于自定义插件访问 Redis
本文介绍了Higress，一个支持基于WebAssembly (WASM) 的边缘计算网关，它允许用户使用Go、C++或Rust编写插件来扩展其功能。文章特别讨论了如何利用Redis插件实现限流、缓存和会话管理等高级功能。
得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践
在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。
设计与构建 FinOps 流程、团队、体系与目标
企业 FinOps 实施不是一蹴而就的项目，如果您正在推进企业云原生 FinOps 落地，除了选择合适的技术手段，企业内部的流程和体系建设也尤为重要。
基于“日志审计应用”的 DNS 日志洞察实践
DNS 解析日志是一种记录 DNS 请求和响应的基础信息，监控 DNS 服务可以帮助用户识别网络活动并保持系统安全。日志审计服务支持采集 DNS 内网解析日志、公网权威解析日志、GTM 日志。理解 DNS 日志的字段含义，洞察 DNS 日志背后所代表的网络信息，既可以帮助发现和诊断 DNS 解析相关的问题，还可以检测和识别潜在的安全威胁。
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。
【阅读十分钟，百分百成功】——通过大模型实现对客服回答的质量评估
本文章基于业务实践，总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验，为相似场景提供可行的借鉴方法。
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。
Function AI 工作流发布：以 AI 重塑企业流程自动化
本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务，该服务结合 AI 技术与流程自动化，实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景，展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程，并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性，成为企业智能化转型的重要基础设施，助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。