官方博客-第3页-阿里云开发者社区

  • 2025-04-15
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    MCP Server 开发实战 | 大模型无缝对接 Grafana

    以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。

  • 24859

    内附原文|详解SIGMOD’24最佳论文:PolarDB破解多主架构经典难题

    在今年的SIGMOD会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award,这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库,本文将介绍这篇论文的具体细节。

  • 2024-05-15
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    当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus

    本文以构建系统可观测为切入点,对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异,重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。

  • 2023-10-17
    2282

    使用ECS部署并使用Docker

    本文介绍如何在云服务ECS实例上,部署并使用Docker。

  • 2024-07-01
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    详解微服务应用灰度发布最佳实践

    相对于传统软件研发,微服务架构下典型的需求交付最大的区别在于有了能够小范围真实验证的机制,且交付单位较小,风险可控,灰度发布可以弥补线下测试的不足。本文从 DevOps 视角概述灰度发布实践,介绍如何将灰度发布与 DevOps 工作融合,快来了解吧~

  • 2024-11-06
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    再也不用心惊胆战地使用FastJSON了——序列化篇

    本篇将主要介绍json序列化的详细流程。本文阅读的FastJSON源码版本为2.0.31。

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  • 2023-10-12
    131708

    LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程

    本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。

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  • 2025-03-14
    1802

    详解大模型应用可观测全链路

    阿里云可观测解决方案从几个方面来尝试帮助使用 QwQ、Deepseek 的 LLM 应用开发者来满足领域化的可观测述求。

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  • 2025-03-21
    1205

    监控vLLM等大模型推理性能

    本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案,并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案,帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。

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