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。
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。
大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能,通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手,通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能,能达到毫秒级的响应速度。目前,通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用,阿里云也在探索多智能体产品,即 AI 程序员,助力数字世界的蓬勃发展,颠覆 IT 生产力。
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。
借助 AI-native 可观测解决方案,阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力,帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战,比如更快的服务交付速度,更实时、精准的结果以及更人性化的体验等,传统架构限制于同步交互,无法满足上述需求,本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
随着极氪数字业务的飞速发展,背后的 IT 技术也在不断更新迭代。极氪极为重视客户对服务的体验,并将系统稳定性、业务功能的迭代效率、问题的快速定位和解决视为构建核心竞争力的基石。
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点,本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战,近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践,一起来了解下吧。