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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。
ApsaraMQ Serverless 能力再升级，事件驱动架构赋能 AI 应用
本文整理自2024年云栖大会阿里云智能集团高级技术专家金吉祥的演讲《ApsaraMQ Serverless 能力再升级，事件驱动架构赋能 AI 应用》。
10 倍性能提升， GraalVM 应用可观测实践
本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用：ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针，可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时，文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。
AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
日志服务 SQL 引擎全新升级
SQL 作为 SLS 基础功能，每天承载了用户大量日志数据的分析请求，既有小数据量的快速查询（如告警、即席查询等）；也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务，除了要满足不同用户的各类需求，还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间，SLS SQL 团队做了大量的工作，对 SQL 引擎进行了全新升级，SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
GitLab 国际站中国大陆等地区停服，如何将数据快速迁移到云效
对于正在使用 GitLab 国际站托管代码的企业和研发团队，除迁移至极狐 GitLab 外，国内其他主流的 DevOps 平台也具有完备的产品能力，为开发者提供了更多的选择。其中，阿里云云效也提供了针对常见代码托管平台如 GitHub、GitLab 简单便捷的迁移方案，帮助用户快速完成核心代码数据的迁移，确保代码资产安全。
聊一聊日志背后的抽象
本文从思考日志的本质开始，一览业界对日志使用的最佳实践，然后尝试给出分布式存储场景下对日志模块的需求抽象，最后是技术探索路上个人的一点点感悟。
