官方博客-第36页-阿里云开发者社区

  • 2025-01-20
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    1 行命令引发的Go应用崩溃

    这篇文章分析了Go编译时插桩工具导致go build -race竞态检测产生崩溃的原因。

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  • 2025-01-23
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    海外泼天流量|浅谈全球化技术架构

    本文对海外泼天流量现状做了快速整理,旨在抛砖引玉,促进国内企业在出海过程中,交流如何构建全球化技术架构的落地经验,相信会有越来越多资深人士分享更深层次的实践。

  • 2025-02-07
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    从铜线到云端:网络技术的跨越与未来趋势

    本文围绕物理网络和云网络基础知识科普进行展开,最后浅谈在AI大模型浪潮下云网络的演进方向。

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  • 2025-02-21
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    K8S异常诊断之俺的内存呢

    本文讲述作者如何解决客户集群中出现的OOM(Out of Memory)和Pod驱逐问题。文章不仅详细记录了问题的发生背景、现象特征,还深入探讨了排查过程中的关键步骤和技术细节。

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  • 2025-04-07
    530

    IngressNightmare:Ingress Nginx 再曝5个安全漏洞,可接管你的 K8s 集群

    是否还记得 2022 年 K8s Ingress Nginx 披露了的 3 个高危安全漏洞(CVE-2021-25745, CVE-2021-25746, CVE-2021-25748),并在那一年宣布停止接收新功能 PR,专注修复并提升稳定性。

  • 2025-04-25
    743

    理工科 MCP Server 神器,补足人工智能幻觉短板

    本文介绍了为何需要WolframAlpha及其在解决大语言模型“幻觉”问题上的优势。大型语言模型如GPT-4虽在自然语言处理方面表现出色,但在科学与数学问题上常出错。WolframAlpha凭借其强大的计算能力和广泛的知识库,能准确处理复杂问题。Higress MCP市场已上线WolframAlpha LLM API,支持多种调用方式,并提供每月10次免费试用。配置流程包括获取API工具、安装Lobechat及配置Higress MCP插件。测试案例显示,WolframAlpha在数学推理、日常计算和图像绘制等方面表现优异,未来结合更多服务将推动AI技术发展。

  • 【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系

    本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。

  • 2024-05-15
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    MSE Nacos,解决敏感配置的安全隐患

    本文向大家介绍,MSE Nacos 是如何解决敏感配置的安全隐患,并提供使用 MSE Nacos 加解密敏感配置的最佳实践。

  • 2024-05-16
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    通义千问 2.5 “客串” ChatGPT4,看这篇让你分清楚

    这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。

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