当前，大多数面向 Golang 应用的监控能力主要是通过 SDK 方式接入，需要开放人员手动进行埋点，会存在一定问题。对此，可观测 Go Agent 应运而生。本文介绍的阿里云可观测 Go Agent 方案，能通过无侵入的方式实现应用监控能力。
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。
从 2008 年开始，我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设，如今，审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题，依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序，把每个 DevOps 系统的特点，诞生的背景，以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍，同时，我们也会以今天的视角再次审视这些问题，来看下同样的问题，经过十几年的发展，解决方案上有哪些不同。
本文从统一工程交付的概念模型开始，介绍了如何将应用交付的模式显式地定义出来，并通过工具平台落地。
本文核心观点： • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多，容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民，并引入了更多流量，催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能，承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要，API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
像 Unix 命令一样支持多级管道级联，像加工预览一样实时处理查询结果，更便捷的交互，更丰富的算子，更灵活的探索半结构化日志，快来试试使用 SPL 语言查询日志数据吧~
在 2024 年春节前夕，修正电商事业部面临了前所未有的技术挑战，修正将参与春晚的全民健康好礼派发的活动，且在央视及各大平台进行广告投放，预计流量激增至 16 亿，系统需要承载保底 5 万 QPS，目标 10 万 QPS。修正技术团队迫切需要升级 APP 架构以应对即将到来的超高并发场景。这一挑战不仅是对技术的考验，更是对修正品牌实力的一次展示。为了应对这次巨大的技术挑战，修正技术团队选择与阿里云云原生团队合作，进行 APP 架构的升级。
