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剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
Higress MCP Server 安全再升级：API 认证为 AI 连接保驾护航
Higress MCP Server 新增了 API 认证功能，为 AI 连接提供安全保障。主要更新包括：1) 客户端到 MCP Server 的认证，支持 Key Auth、JWT Auth 和 OAuth2；2) MCP Server 到后端 API 的认证，增强第二阶段的安全性。新增功能如可重用认证方案、工具特定后端认证、透明凭证透传及灵活凭证管理，确保安全集成更多后端服务。通过 openapi-to-mcp 工具简化配置，减少手动工作量。企业版提供更高可用性保障，详情参见文档链接。
Function AI 工作流发布：以 AI 重塑企业流程自动化
本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务，该服务结合 AI 技术与流程自动化，实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景，展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程，并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性，成为企业智能化转型的重要基础设施，助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。
MSE Nacos Controller：为 Kubernetes 生态构建配置管理与服务发现的桥梁
在企业云原生转型过程中，如何实现传统微服务与 Kubernetes 服务的配置统一管理、服务互通及协议转换成为关键挑战。MSE Nacos Controller 应运而生，作为连接 Kubernetes 与 Nacos 的桥梁，支持 ConfigMap 与 Nacos 配置双向同步、服务自动注册发现，并助力 Higress 等 MCP 网关实现 REST API 向 AI 可调用 MCP 服务的转换，全面提升系统治理能力与智能化水平。
一文详解 Java 限流接口实现
本文介绍的实现方式属于应用级限制，应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。
Ganos实时热力聚合查询能力解析与最佳实践
本文主要介绍Ganos实时热力聚合查询并动态输出热力瓦片能力，依托阿里云PolarDB PostgreSQL产品、ADB PostgreSQL和RDS PostgreSQL 三款数据库建设输出。
深度剖析 RocketMQ 5.0，IoT 消息：物联网需要什么样的消息技术？
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。
Higress 全新 Wasm 运行时，性能大幅提升
本文介绍 Higress 将 Wasm 插件的运行时从 V8 切换到 WebAssembly Micro Runtime (WAMR) 的最新进展。
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。