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阿里云运维第一步（监控）：开箱即用的监控
监控运维是一个体系化的工作，完善这个体系非一日之功。但是我们的业务不可一日无监控“裸奔”，在阿里云怎么样快速低成本的建立第一道资源监控的护城河？开箱即用的云监控，将会是你进入阿里云的第一个可靠的小伙伴。
森马基于MaxCompute+Hologres+DataWorks构建数据中台
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。
智能调度、秒级弹性｜一文带你探索Compaction Service的进化之路
ADB MySQL的Compaction Service功能通过将Compaction任务从存储节点解耦至独立的弹性资源池执行，解决了资源隔离性弱、并发度低等问题，实现了资源消耗降低50%，任务执行时间平均减少40%，并支持按量付费，提升了系统的稳定性和成本效益。
一行代码都不改，Golang 应用链路指标日志全知道
本文将通过阿里云开源的 Golang Agent，帮助用户实现“一行代码都不改”就能获取到应用产生的各种观测数据，同时提升运维团队和研发团队的幸福感。
基于 API 网关践行 API First 开发实践
API First 开发模式的核心在于：以 API 为先，将其视为“头等公民”，在构建应用、服务及集成之前，应优先定义并设计 API 及其配套。API First 作为一种相对较新的开发模式，它已逐渐流行并获得业内的广泛认可。
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。
通过 MCP 构建企业级数据分析 Agent
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP（模型上下文协议）标准化接口，解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力，支持实时数据接入和湖仓一体分析；函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境；Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground，实现高效的服务化部署，帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent，优化数据分析流程并降低成本。
