类目筛选
【深度】企业 AI 落地实践（四）：如何构建端到端的 AI 应用观测体系
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题：如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构，并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验，介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标（如TTFT、TPOT）采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段，帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时，针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议，助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
从Citus深度解密如何基于PostgreSQL做分布式数据库
前言分布式数据库能够解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等单机数据库瓶颈难题，当业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时，分布式数据库是解决上述问题的高性价比方案。数据库作为分布式改造的最大难点，就是"和使用单机数据库一样使用分布式数据库"，这也一直是广大...
全景剖析阿里云容器网络数据链路（一）—— Flannel
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第一部分，主要介绍Kubernetes Flannel模式下，数据面链路的转转发链路
基于Ingress-APISIX网关实现全链路灰度
本文介绍了通过将 APISIX 提供的灵活的路由能力以及 MSE 提供的全链路灰度能力结合，可以在不需要修改任何业务代码的情况下，轻松实现全链路灰度能力。
3步教你在云服务器上做Github DevOps部署
本文指导您使用阿里云DevOps工具云效，将Github中托管的代码部署在云服务器ECS中，使得用户能够在互联网公网中访问个人应用服务。文章来自云服务器ECS开发实践征文活动用户投稿，已获得作者（昵称秋天）授权发布。
全景剖析阿里云容器网络数据链路（二）—— Terway ENI
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第二部分，主要介绍Kubernetes Terway ENI模式下，数据面链路的转转发链路。
云效流水线+ECS服务器，自动化部署Web页面
本文主要介绍如何通过使用ECS服务器与npm，结合云效的流水线服务以仓库代码提交为触发方式，进行了基于Vue的Web网页部署。