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Python 应用可观测重磅上线：解决 LLM 应用落地的“最后一公里”问题
为增强对 Python 应用，特别是 Python LLM 应用的可观测性，阿里云推出了 Python 探针，旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子，方便测试。
一文教会你如何使用 iLogtail SPL 处理日志
iLogtail 作为日志、时序数据采集器，在 2.0 版本中，全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理，介绍了如何编写 SPL 语句，从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式，帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。
应用网关的演进历程和分类
唯一不变的是变化，在现代复杂的商业环境中，企业的业务形态与规模往往处于不断变化和扩大之中。这种动态发展对企业的信息系统提出了更高的要求，特别是在软件架构方面。为了应对不断变化的市场需求和业务扩展，软件架构必须进行相应的演进和优化。网关作为互联网流量的入口，其形态也在跟随软件架构持续演进迭代中。我们下面就聊一聊网关的演进历程以及在时下火热的 AI 浪潮下，网关又会迸发怎样新的形态。
一文详解阿里云可观测体系下标签最佳实践
在当今数字化转型加速的时代，企业 IT 系统的复杂度与日俱增，如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商，提供了一整套全面的可观测性解决方案，覆盖从业务、端侧（小程序、APP、H5 等）、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系，旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中，标签（Tag）作为一种核心组织和管理手段，在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用，以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。
一行代码改进：Logtail的多行日志采集性能提升7倍的奥秘
一个有趣的现象引起了作者的注意：当启用行首正则表达式处理多行日志时，采集性能出现下降。究竟是什么因素导致了这种现象？本文将探索Logtail多行日志采集性能提升的秘密。
云端问道9期方案教学
本文介绍了Serverless的发展历程及SAE（Serverless Application Engine）产品。首先，回顾了云计算从物理机、虚拟机到容器化再到Serverless的演进过程，并解释了Serverless的核心特点：无需管理底层资源、自动弹性伸缩、聚焦业务价值。接着，详细介绍了SAE的功能与优势，包括简化部署流程、支持多种弹性策略和提供丰富的运维工具。SAE的收费模式主要基于CPU和内存使用量，辅以请求数和流量计费，用户可以选择按量付费或预付费资源包。最后，通过极氪汽车、南瓜电影、视野数科和SKG等实际案例，展示了SAE在不同行业的应用效果。
OpenAI全球宕机思考：谈谈可观测采集稳定性建设
文章探讨了为什么大规模集群中的可观测性服务会产生大量API请求、API服务器为何对DNS解析至关重要以及故障恢复过程为何缓慢的原因。
函数计算助您 7 分钟极速部署开源对话大模型
本方案利用函数计算的无服务器架构，您可以在函数计算控制台选择魔搭（ModelScope）开源大模型应用模板；同时，我们将利用文件存储 NAS ，为应用服务所需的大模型和相关文件提供一个安全的存储环境；最终通过访问提供的域名进行模型的调用与验证。仅需三步，即可玩转目前热门 AI 大模型。