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阿里云 Serverless 异步任务处理系统在数据分析领域的应用
本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析，函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL，函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。
得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践
在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。
基于阿里云服务网格流量泳道的全链路流量管理（三）：无侵入式的宽松模式泳道
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案，并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道，这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时，我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略，这种策略可以基于统一的流量匹配规则，将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
一键云部署：资源编排 ROS 轻松部署 LLM 流程编排服务 Flowise
Flowise 是一个开源低代码平台，用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数，如可用区和实例类型，即可完成部署。部署后，从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源，并通过 ROS 自动化部署，简化了云上资源和应用的管理。
基于 Nginx Ingress + 云效 AppStack 实现灰度发布
本文将演示结合云效 AppStack，来看下如何在阿里云 ACK 集群上进行应用的 Ingress 灰度发布。
基于云效 AppStack，5 分钟搞定一个 AI 应用的开发和部署
区别于传统的流水线工具，本实验将带你体验云效应用交付平台 AppStack，从应用视角，完成一个 AI 聊天应用的高效交付。
敦煌智旅：Serverless 初探，运维提效 60%
SAE 提供了一个开箱即用的 Serverless PaaS 平台，提供了微服务、监控等能力，帮助敦煌智旅很好地解决了发版困难、运维困难、弹性能力不足和资源利用率低等痛点问题。成功实现轻松应对 10 倍突增流量洪峰，运维效率大幅提升。
AI 网关基于 IP 地理位置，增强 Prompt 修饰能力
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍，让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息，实现 LLM 的个性化回复，提升问答的准确度。
基于 RocketMQ 的云原生 MQTT 消息引擎设计
本文将介绍阿里云如何将 Serverless 架构应用于消息队列，有效降低运营成本，同时利用云原生环境的特性，为 IoT 设备提供快速响应和灵活伸缩的通讯能力。