类目筛选
深度剖析 RocketMQ 5.0，架构解析：云原生架构如何支撑多元化场景？
了解 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览；然后我们会从集群角度出发，从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互；学习 RocketMQ 如何实现数据的存储，数据的高可用，如何利用云原生存储进一步提升竞争力。
LLM 应用可观测性：从 Trace 视角展开的探索与实践之旅
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点，本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战，近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践，一起来了解下吧。
AI开源框架：让分布式系统调试不再"黑盒"
Ray是一个开源分布式计算框架，专为支持可扩展的人工智能（AI）和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算，使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景，并构建了丰富而成熟的技术生态。
All in One：Prometheus 多实例数据统一管理最佳实践
当管理多个Prometheus实例时，阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案，两者在不同场景下各有优劣。
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。
Higress 重磅更新：AI 能力全面开源，云原生能力再升级
Higress 最新的 1.4 版本基于为通义千问，以及多家云上 AGI 厂商客户提供 AI 网关的积累沉淀，开源了大量 AI 原生的网关能力。同时也在 Ingress、可观测、流控等云原生能力上做了全方位升级。
从零开始开发 MCP Server
本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算（FC）。首先通过初始化MCP Server项目，完成本地代码编写，利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包，并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后，提供三种客户端接入方式：官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程，提升了MCP Server的构建效率。
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。