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。
全球化是对技术架构的终极挑战,面临的不仅仅是技术的问题,而是包含了经济、文化等多因素差异的用户关系问题。积极借助遍布全球的云计算基础设施和云原生的架构设计原则,将能更加高效的构建高可用的全球化技术架构,支持全球业务的持续增长。
接下来,人与智能体的交互将变得更为紧密,比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的,从依赖人类到依赖超大规模算力的转变,可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力,这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量,是否可以缩短研发周期并提高效率,还有创造出更优质的软件并持续发展,这无疑是肯定的。
本次分享,主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分:首先,我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识;其次,我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例;然后,我将通过实例说明,良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分,我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后,我将总结本次分享并展望未来方向。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector,iLogtail启动架构通用化升级,旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而,通用化的过程总会伴随性能劣化,本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路,并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP(模型上下文协议)标准化接口,解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力,支持实时数据接入和湖仓一体分析;函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境;Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground,实现高效的服务化部署,帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent,优化数据分析流程并降低成本。
SLS 是阿里云可观测家族的核心产品之一,提供全托管的可观测数据服务。本文以 o11y 2.0 为引子,整理了可观测数据 Pipeline 的演进和一些思考。