当管理多个Prometheus实例时,阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案,两者在不同场景下各有优劣。
本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算(FC)。首先通过初始化MCP Server项目,完成本地代码编写,利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包,并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后,提供三种客户端接入方式:官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程,提升了MCP Server的构建效率。
Spring AI Alibaba Graph 的核心开发已完成,即将发布正式版本。开发者可基于此轻松构建工作流、智能体及多智能体系统,功能丰富且灵活。文章通过三个示例展示了其应用:1) 客户评价处理系统,实现两级问题分类与自动处理;2) 基于 ReAct Agent 的天气预报查询系统,循环执行用户指令直至完成;3) 基于 Supervisor 多智能体的 OpenManus 实现,简化了流程控制逻辑并优化了工具覆盖度。此外,还提供了运行示例的方法及未来规划,欢迎开发者参与贡献。
本文介绍了Ganos H3的相关功能,帮助读者快速了解Ganos地理网格的重要特性与应用实践。H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格,采用了一种全球统一的、多层次的六边形网格体系来表示地球表面,这种地理网格技术在诸多业务场景中得到广泛应用。Ganos不仅提供了H3网格的全套功能,还支持与其它Ganos时空数据类型进行跨模联合分析,极大程度提升了客户对于时空数据的挖掘分析能力。
RocketMQ 5.0 是为应对物联网(IoT)场景而发布的云原生消息中间件,旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。
RocketMQ ACL 2.0 不管是在模型设计、可扩展性方面,还是安全性和性能方面都进行了全新的升级。旨在能够为用户提供精细化的访问控制,同时,简化权限的配置流程。欢迎大家尝试体验新版本,并应用在生产环境中。
本文聚焦于线上应用的风险管理,特别是针对“错”(程序运行不符合预期)和“慢”(性能低下或响应迟缓)两大类问题,提出了一个系统化的根因诊断方案。
阿里巴巴开发工程师,Apache Flink Committer 任庆盛,在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。
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。