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Nacos-Controller 2.0：使用 Nacos 高效管理你的 K8s 配置
无论是使用 Nacos-Controller 实现配置的双向同步，还是直接在应用中接入 Nacos SDK 以获得更高级的配置管理特性，都能显著提升配置管理的灵活性、安全性和可维护性。使用 Nacos，您能够更好地管理和优化您的应用配置，从而提高系统的稳定性和可靠性。
MCP 的 AI 好搭档
本文介绍了MCP（模型上下文协议）及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出，通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离，解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程，并分析了其面临的挑战，如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案，提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后，文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程，帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
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。
淘天AB实验分析平台Fluss落地实践：更适合实时OLAP的消息队列
淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓，解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力，支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体，显著降低IO与计算资源消耗，提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地，覆盖搜索、推荐等核心业务，通过618大促验证，实现千万级流量、秒级延迟，资源消耗降低30%，State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构，拓展AI场景应用。
MSE Nacos Controller：为 Kubernetes 生态构建配置管理与服务发现的桥梁
在企业云原生转型过程中，如何实现传统微服务与 Kubernetes 服务的配置统一管理、服务互通及协议转换成为关键挑战。MSE Nacos Controller 应运而生，作为连接 Kubernetes 与 Nacos 的桥梁，支持 ConfigMap 与 Nacos 配置双向同步、服务自动注册发现，并助力 Higress 等 MCP 网关实现 REST API 向 AI 可调用 MCP 服务的转换，全面提升系统治理能力与智能化水平。
海量数据实时分析引擎 Apache Flink
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知，将会对业务产生影响，从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术，却无法及时感知，跟不上竞争对手的节奏，总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候，海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果，决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
AnalyticDB(ADB)+LLM，构建AIGC时代下企业专属Chatbot
如何基于向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot。
大数据SQL数据倾斜与数据膨胀的优化与经验总结
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，但在业务使用过程中，大多含有性能瓶颈的SQL，主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化，尝试给出相对系统性的解决方案。
元象开源首个MoE大模型：4.2B激活参数，效果堪比13B模型，魔搭社区最佳实践来了
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。