本文讲述了 Spring Cloud 应用中结合 Nacos 实现了运行期配置动态更新的功能，以及在此基础上结合 KMS 在不改动代码的情况下对应用使用的敏感配置进行保护，解决将配置迁移到 Nacos 中可能存在的数据安全顾虑，并对其底层工作原理做了简单介绍。
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下，对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战，GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
本文介绍了基于阿里云 Function AI 和 Serverless 架构的 AI 编程解决方案 VibeCoding，展示其如何通过 AI 快速开发并上线小游戏及平台。方案支持普通与专家两种模式，用户可选择不同模型与数据库配置，具备良好的扩展性与交互体验，适合开发者与企业快速实现创意落地。
从花果山的灵石出世，到取经路上的九九八十一难，再到大闹天宫的惊心动魄……这些耳熟能详的西游场景，如今都能通过 Flux 模型，以超乎想象的细节和真实感呈现在你眼前。本次实验在函数计算中内置的 flux.1-dev-fp8 大模型，搭配 Lora 模型，无需复杂的配置，一键部署，你就能成为这场视觉盛宴的创造者。
文章介绍了GPT-Sovits，一个开源的生成式语音模型，因其在声音克隆上的高质量和简易性而受到关注。阿里云函数计算（Function Compute）提供了一个快速托管GPT-Sovits的方法，让用户无需管理服务器即可体验和部署该模型。通过函数计算，用户可以便捷地搭建基于GPT-Sovits的文本到语音服务，并享受到按需付费和弹性扩展的云服务优势。此外，文章还列举了GPT-Sovits在教育、游戏、新能源等多个领域的应用场景，并提供了详细的步骤指导，帮助用户在阿里云上部署和体验GPT-Sovits模型。
Higress 最新的 1.4 版本基于为通义千问，以及多家云上 AGI 厂商客户提供 AI 网关的积累沉淀，开源了大量 AI 原生的网关能力。同时也在 Ingress、可观测、流控等云原生能力上做了全方位升级。
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。
这篇文章旨在提供技术深度和实践指南，帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分，我们将通过一些实际案例，进一步展示如何在不同场景中应用这项技术，提供更多实践启示。
这篇摘要主要介绍了美团外卖在搜索推荐业务中如何利用图技术解决挑战，包括外卖广告搜索推荐业务的介绍、异构大图的演进、大规模图引擎的建设，以及系统的总结和展望。
