像 Unix 命令一样支持多级管道级联，像加工预览一样实时处理查询结果，更便捷的交互，更丰富的算子，更灵活的探索半结构化日志，快来试试使用 SPL 语言查询日志数据吧~
本文以百炼官方文档问答助手为例，介绍如何基于百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于百炼平台的底座能力，以官方帮助文档为指定知识库，搭建了问答服务，支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
ARMS RUM 是阿里云应用实时监控服务（ARMS）下的用户体验监控（RUM）产品，覆盖 Web/H5、各类平台小程序、Android、iOS、Flutter、ReactNative、Windows、macOS 等平台框架。接入 SDK 后会主动采集端侧页面性能、资源加载、API 调用、异常崩溃、卡顿、用户操作、系统信息等数据，还支持事件、日志、异常等数据按需自定义上报以满足业务数据分析需求，提供全面的性能分析、异常分析、产品分析、会话分析能力，帮助快速跟踪定位问题原因，提升产品用户使用体验。
程序语言与编译器团队和阿里云可观测团队开源了遵循 Opentelemetry 规范的 Golang Agent 0.1.0-RC 版本，希望能通过编译期自动插桩的手段实现无侵入式的 Golang 应用观测。
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一，广泛应用在电商业务中，用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标，帮助业务人员随时了解业务的实时状态，快速发现问题和机会。同时，通过数据可视化和趋势分析，大屏也提供了决策支持和优化运营的功能，帮助业务人员做出及时的决策和调整策略，优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景，介绍如何构建经典实时数仓，实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转，基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
本文来学习一个典型的物联网技术架构，以及在这个技术架构里面，消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面，对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别？学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT，是如何解决这些物联网技术难题的。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。