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西游再现，一键部署 Flux 文生图大模型生成西游人物
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。
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。
MCP 的 AI 好搭档
本文介绍了MCP（模型上下文协议）及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出，通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离，解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程，并分析了其面临的挑战，如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案，提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后，文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程，帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
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。
分布式锁实现原理与最佳实践
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时，大家往往采用Synchronized（同步）或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中，就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题，这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。