唯一不变的是变化，在现代复杂的商业环境中，企业的业务形态与规模往往处于不断变化和扩大之中。这种动态发展对企业的信息系统提出了更高的要求，特别是在软件架构方面。为了应对不断变化的市场需求和业务扩展，软件架构必须进行相应的演进和优化。网关作为互联网流量的入口，其形态也在跟随软件架构持续演进迭代中。我们下面就聊一聊网关的演进历程以及在时下火热的 AI 浪潮下，网关又会迸发怎样新的形态。
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。
阿里云 ARMS 用户体验监控（RUM）推出了针对原生鸿蒙应用的 SDK。SDK 使用 ArkTS 语言开发，支持页面采集、资源加载采集、异常采集及自定义采集等功能，能够全面监控鸿蒙应用的表现。集成简单，只需几步即可将 SDK 接入项目中，为鸿蒙应用的开发者提供了强有力的支持。
MCP 作为一款开放协议，直接规范了应用程序如何向 LLM 提供上下文。MCP 就像是面向 AI 应用程序的 USB-C 端口，正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一个将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。
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。
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡，更将性能调优和场景适配做到了极致，解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块，SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力，为用户提供更加强大、灵活的技术支持。
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分：第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点，如协议鸿沟、资源冲突和观测失明；第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案，包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性；第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程，确保十年代码无需重写，轻松实现智能化跃迁。
本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践，展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。
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