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。
Knative Serving 是一款基于 K8s 的 Serverless 开源平台，用于构建和管理现代化、可拓展、流量驱动、无服务器的应用程序。本文重点关注 Knative 网络层能力的实现。
本文技术理念的层面了解一下事件驱动的概念。RocketMQ 5.0 在面向云时代的事件驱动架构新推出的子产品 EventBridge，最后再结合几个具体的案例帮助大家了解云时代的事件驱动方案。
本文讨论了微服务上云过程中的稳定性挑战，特别是变更引起的生产故障。阿里云MSE（微服务引擎）提供了一种全链路无损发布方案，旨在消除变更风险，实现白天流量高峰时的安全发布。
ZooKeeper 作为应用的核心中间件在业务流程中存储着敏感数据，具有关键作用。正确且规范的使用方法对确保数据安全至关重要，否则可能会因操作不当而导致内部数据泄露，进而带来严重的安全风险。因此，在日常的 ZooKeeper 运维和使用过程中，标准化和安全的操作对于加强企业安全防护和能力建设显得格外关键。为了实现这一目标，MSE 提供了一整套标准化流程，帮助用户以更安全、更简便的方式使用 ZooKeeper，从而加速企业安全能力的提升同时最大程度地降低在变更过程中可能出现的风险。
为增强对 Python 应用，特别是 Python LLM 应用的可观测性，阿里云推出了 Python 探针，旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子，方便测试。
本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用：ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针，可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时，文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。
