本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
本文主要围绕ES核心特性:分布式存储特性和分析检索能力,介绍了概念、原理与实践案例,希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。
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。
MCP Specification 在 2025-03-26 发布了最新的版本,本文对主要的改动进行详细介绍和解释
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。
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。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系,通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台,保障数据生产稳定性与数据质量,减少ETL链路及计算时间,每年数仓整体费用从300多万降到180万。
文章介绍了GPT-Sovits,一个开源的生成式语音模型,因其在声音克隆上的高质量和简易性而受到关注。阿里云函数计算(Function Compute)提供了一个快速托管GPT-Sovits的方法,让用户无需管理服务器即可体验和部署该模型。通过函数计算,用户可以便捷地搭建基于GPT-Sovits的文本到语音服务,并享受到按需付费和弹性扩展的云服务优势。此外,文章还列举了GPT-Sovits在教育、游戏、新能源等多个领域的应用场景,并提供了详细的步骤指导,帮助用户在阿里云上部署和体验GPT-Sovits模型。