官方博客-第7页-阿里云开发者社区

  • 2025-05-06
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    通过 MCP 构建企业级数据分析 Agent

    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。

  • 2025-05-07
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    破茧成蝶:阿里云应用服务器让传统 J2EE 应用无缝升级 AI 原生时代

    本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分:第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点,如协议鸿沟、资源冲突和观测失明;第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案,包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性;第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程,确保十年代码无需重写,轻松实现智能化跃迁。

  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,Apache RocketMQ:如何从互联网时代演进到云时代?

    从整体技术架构上学习 RocketMQ 5.0 的云原生架构、一体化架构,最后再分别从业务场景切入,详细介绍 RocketMQ 5.0 在不同的业务场景提供的能力和关键技术原理,包括业务消息、流处理、物联网以及面向云时代的事件驱动场景。

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  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,流数据库:如何实现一体化流处理?

    本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0,学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams,了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB,通过流存储和流计算的深度结合,看它如何进一步降低流处理使用门槛。

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  • 2024-05-15
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    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。

  • 2024-07-19
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    Apache RocketMQ ACL 2.0 全新升级

    RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件,被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中,承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大,安全相关的挑战日益突出,消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而,RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此,我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版,进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理,以及相关的配置和实践。

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  • 2024-08-16
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    用 Higress AI 网关降低 AI 调用成本 - 阿里云天池云原生编程挑战赛参赛攻略

    《Higress AI 网关挑战赛》正在火热进行中,Higress 社区邀请了目前位于排行榜 top5 的选手杨贝宁同学分享他的心得。本文是他整理的参赛攻略。

  • 2024-12-27
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    编译时插桩,Go应用监控的最佳选择

    本文讲解了阿里云编译器团队和可观测团队为了实现Go应用监控选择编译时插桩的原因,同时还介绍了其他的监控方案以及它们的优缺点。

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  • 2025-01-14
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    政采云业务网关实践:使用 Higress 统一替代 APISIX/Kong/Istio Ingress

    政采云基础架构团队技术专家朱海峰介绍了业务网关项目的背景和解决方案。

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