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当 iowait 暴涨、IO 延迟飙升时，你是否还在手忙脚乱翻日志？阿里云 IO 一键诊断基于动态阈值模型与智能采集机制，实现异常秒级感知、现场自动抓取、根因结构化输出，让每一次 IO 波动都有据可查，真正实现从“被动响应”到“主动洞察”的跃迁。

阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2025 年 12 月产品动态。

阿里云可观测 2025 年 12 月产品动态。

面对 Go 语言长期缺乏成熟自动插桩方案的困境，阿里云联合 Datadog 推出 OpenTelemetry Go 编译时插桩工具，无需修改代码，只需 ./otel-go build，即可为 HTTP、gRPC、Redis 等组件自动注入链路追踪与指标采集能力。现已开源，欢迎试用！

当可观测数据被建模为可理解、可行动的上下文图谱，AIOps 才真正拥有了落地的土壤。

在保障安全性的同时，提供平滑的过渡和直观的可视化能力。

未来，让每一个想用 AI 的企业，都能稳稳地迈出第一步。

在某大型业务团队的核心日志场景中，阿里云 SLS 物化视图将三个长期超时的慢查询分别提速 89倍、8倍、56倍，从“查不出来”变为“随时可查”。通过“预计算 + 查表读取”，用极低的存储成本，换来极致的查询性能与稳定性。

本文希望提供一种更简单的方式，来理解这些容易混淆的技术概念：Nginx、Ingress、Ingress Controller、Ingress API、Nginx Ingress、Higress、Gateway API。

从 AWS S3 到阿里云 SLS，打造跨云日志智能分析的高效通路——实时发现、弹性导入、格式自适应、成本优化，让海量日志从存储真正走向业务洞察。

当智能体需要处理越来越复杂的任务和更长的对话历史，核心挑战是什么，又该如何突破。

Nacos安全新标杆：精细鉴权、无感灰度、全量审计！

从 Mach 内核异常到 NSException，从堆栈遍历到僵尸对象检测，阿里云 RUM iOS SDK 基于 KSCrash 构建了一套完整、异步安全、生产可用的崩溃捕获体系，让每一个线上崩溃都能被精准定位。

Apache ZooKeeper是分布式系统的协调核心，本文带你快速搭建环境，掌握Znode操作与Watcher机制，深入理解其在分布式锁、配置管理、服务发现等场景的应用，并解析美团Leaf中的实践案例。

我们在杭州、上海开放岗位。如果你准备好了，请加入我们，一起建造 AI 时代最重要的数据基础设施。

本章介绍Kubernetes Gateway API部署，重点讲解Istio作为更新最快、兼容性最佳的控制器。内容涵盖Istio安装、Gateway API部署（含实验版与正式版）、各类路由（HTTP、gRPC、TCP、UDP）配置示例及镜像拉取失败解决方案，助您快速上手Gateway API实践。

近日，AgentScope Java V1.0 版本正式发布，全面对齐 Python 版核心能力，为 Java 开发者带来了构建企业级 Agentic 应用强大的开源方案。在最近与 DataWhale 合作的 AgentScope Java 解读线上直播间中，我们收到了大家的热情提问。为了方便大家集中查阅，我们整理了其中最高频的 Q&A，由 AgentScope Java 的核心开发者为大家一次性说清讲透！

阿里云 SysOM 丢包诊断，通过内核级智能分析，自动识别丢包环节，精准定位 netfilter 规则、异常 hook 钩子等根源，让复杂网络故障排查从“专家依赖”走向“平台化解决”。

全面分析 AI 智能体在企业中的采用现状、挑战与趋势。

在云端，一次 API 调用背后可能隐藏着一场数据泄露；一个异常进程背后，或许是 AK 泄露引发的链式攻击。传统日志“看得见却看不懂”，而云监控 2.0 日志审计通过 UModel 实体建模，将分散在 ACS、K8s、主机各层的日志自动串联。

基于 RocketMQ SDK 实现了 A2A 协议的 ClientTransport 接口（部分核心代码现已开源），并与 AgentScope 框架深度集成，共同构建了全新的 A2A 智能体通信基座，为多智能体应用提供企业级、高可靠的异步协同方案。

某 App 新版上线后收到大量用户投诉 App 闪退和崩溃。仅凭一条崩溃日志和会话追踪，团队如何在2小时内锁定「快速刷新导致数据竞态」这一根因？本文带你复现真实生产环境下的完整排查路径：从告警触发、堆栈分析、符号化解析，到用户行为还原——见证 RUM 如何让“无法复现的线上崩溃”无所遁形。

在 AI 实时交互爆发的时代，WebSocket 成为核心协议。但其双向、长连接、流式传输特性，让传统链路追踪频频失效。阿里云 LoongSuite 基于 OpenTelemetry 标准，结合探针增强与自定义扩展，首次实现 WebSocket 全链路可观测，支持 Span 粒度控制、上下文透传、异步衔接与关键性能指标采集。

12 月 11 日晚 19:30，阿里云云原生团队将做客 DataWhale「动手学 Java Agentic 应用开发」主题直播间，为大家实时带来 AgentScope Java v1.0 的深度解读，无论你是刚接触智能体的新手，还是正在探索企业级 AI 应用，这场直播都值得加入！

阿里云 UModel PaaS API 发布：通过 Table + Object 双层抽象，屏蔽存储差异、自动处理字段映射与过滤条件，让每一个实体都成为一个‘可调用的对象’，真正实现‘以实体为中心’的智能可观测。

阿里云可观测 2025 年 11 月产品动态。

祝贺东航首飞全球最长单程航线！通义千问和 AI 网关助力推出首个行程规划 Agent。

阿里云推出图查询能力，基于 graph-match、graph-call、Cypher 三重引擎，实现服务依赖、故障影响、权限链路的秒级可视化与自动化分析，让可观测从‘看板时代’迈向‘图谱时代’。

JVM 没满，Pod 却挂了？可能是 C2 Compiler 在“偷偷吃内存”。阿里云云监控 2.0 的 SysOM 系统诊断帮你穿透 JNI 黑盒，找出真正的内存元凶！

阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2025 年 11 月产品动态。

在复杂的云原生环境中，服务、Pod、主机等可观测实体动辄成千上万，散落在 APM、K8s、云资源等多个系统中。当故障发生时，如何快速从海量数据中“找到那个出问题的服务”，成为 SRE 和运维工程师的核心挑战。

AgentScope 重磅发布 Java 版本，拥抱企业开发主流技术栈。

本文会围绕如何基于 Higress 和 Nacos 的 docker 镜像在 K8s 集群上进行分角色部署。

你是否曾面对一个庞大的可观测系统，却不知从何下手？成百上千个实体定义散落在 APM、K8s、云产品等不同域中，关系错综复杂，文档滞后，新人上手难，模型演进无迹可循……阿里云 UModel 查询为此而生。它不是查询日志或指标，而是查询“模型本身”——让你一键看清：系统里定义了哪些实体？它们之间如何关联？哪些模型字段过多、描述缺失？跨域依赖是如何构建的？

阿里云应用实时监控服务 ARMS 推出自定义指标采集功能，让 APM 真正深入业务核心，订单、库存、转化率等核心数据尽在掌控！

告警太多看不过来？MetricSet Explorer 来帮你“挑重点”：自动识别异常、智能分组聚类、一键定位根因，让百万级指标也能秒级洞察！

Ingress NGINX 退役引发开发者们的强烈关注，官方已经提供了完备的应对措施，迁移到 Gateway API，以及20+ Ingress 控制器。但实施迁移的时候，企业还会希望了解新的 Ingress 控制器是否兼容 Ingress NGINX 的注解，迁移过程中如何进行灰度切流，遇到流量损失如何快速回滚等，以保障迁移过程平滑，不影响线上业务。因此，本文将提供基于实操的应对方案，以阿里云云原生 API 网关(Higress 企业版)为例，按步骤详细阐述迁移的操作过程。

在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。

资源刚性交付是保障线上业务稳定的核心。阿里云SAE通过全托管Serverless架构，实现资源无限弹性、性能100%隔离、按需秒级计费，破解自建K8s在库存、性能、成本等方面的系统性困境，让企业无需妥协即可获得确定性交付能力。

阿里云 Entity Explorer 正式发布：基于 UModel 的智能实体探索平台，实现亿级实体秒级检索、关系拓扑自动构建、详情页动态渲染，让可观测性从“数据堆砌”迈向“业务洞察”。

阿里云 UModel Explorer 正式发布：告别复杂配置，拖拽即建模，点击即洞察，实现建模、探索、分析一体化，让可观测真正高效协同，开启可视化运维新时代！

本文讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发中面临的可观测性挑战，从开发者与运维方双重视角出发，系统分析了当前 Dify 可观测能力的现状、局限与改进方向。

阿里云云监控 2.0 推出 SysOM 底层操作系统诊断能力，基于 eBPF + BTF 协同分析，无需侵入业务，即可一键完成从物理页到文件路径、再到容器进程的全栈内存归因，让“黑盒内存”无所遁形。

当企业想用大模型和内部非公开信息打造智能问答系统时，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）已成为必备技术。然而，在实际落地中，构建 RAG 应用的数据准备过程繁琐复杂且充满挑战，让很多企业和开发者望而却步。本文将介绍构建 RAG 的最佳实践：通过阿里云事件总线 EventBridge 提供的多源 RAG 处理方案，基于事件驱动架构为企业 AI 应用打造高效、可靠、自动化的数据管道，轻松解决 RAG 数据处理难题。

一次权限变更，引发全球边缘网络瘫痪4小时，数百万网站返回 5XX，连状态页也宕机。故障源于“正常的变更”，暴露了企业对服务商的盲目信任。当内部监控失效，唯有云拨测能从真实用户视角，独立验证“服务是否可用”。