RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件，被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中，承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大，安全相关的挑战日益突出，消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而，RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此，我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版，进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理，以及相关的配置和实践。
Spring Cloud Alibaba 发布了 Scheduling 任务调度模块 [#3732]提供了一套开源、轻量级、高可用的定时任务解决方案，帮助您快速开发微服务体系下的分布式定时任务。
本文讲述了 Spring Cloud 应用中结合 Nacos 实现了运行期配置动态更新的功能，以及在此基础上结合 KMS 在不改动代码的情况下对应用使用的敏感配置进行保护，解决将配置迁移到 Nacos 中可能存在的数据安全顾虑，并对其底层工作原理做了简单介绍。
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大，很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档，但最终却流于纸面，难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢？对此，云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享，本文是他经验的文字总结。
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
针对雅迪“云销通App”的需求与痛点，本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案，助力销售人员高效用数，全面提升销售管理效率。
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。