中间件

前言 在之前的一篇文章中，我们介绍了 如何将一个本地的 Java 应用程序直接部署到阿里云 ECS ，有不少读者反馈，如果目前已经在使用阿里云 EDAS 了，那该如何配合这个插件部署应用呢？在本文中，我们来介绍 部署 Java 应用程序到阿里云 EDAS。

本文是 《如何做好性能压测》系列专题分享的第三期，该专题将从性能压测的设计、实现、执行、监控、问题定位和分析、应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解，以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系，并提供有例可依的实战。

本文讲的是阿里云中间件技术 促进互联网高速发展【IT168 资讯】从电商巨头向科技巨头华丽转身的阿里巴巴，正在凭借技术创新受到越来越多的海外关注。春节期间，《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)刊登专题文章报道阿里在中间件技术领域的雄厚实力，并介绍了通过阿里云提供服务的互联网中间件平台，如何为传统企业提供大规模高可用的互联网技术能力，从容应对瞬息万变的市场和业务需求。

随着业务规模的扩张，企业系统变得越来越复杂，在这种复杂的分布式系统架构下，难免会出现远程调用失败，消息发送失败，并发 bug 等等问题，这些问题最终会导致系统间的数据不一致，导致用户体验受损，用户利益受损，对平台来说就是产生资损。

Node.js 中间件 Node.js connect Node.js connect 详细介绍 connect 是 Node.js 的中间件，捆绑了超过 18 个中间件，同时还提供丰富的第三方中间件。

我们是线上租赁，面临高成本高流失等问题，阿里小程序为我们赋能

AgentScope 2.0 GA 发布，打造企业级分布式智能体Harness底座。

文章介绍了阿里云ACSAgentSandbox与LoongCollector协同构建的AIAgent生产级运行平台，通过沙箱隔离保障运行时安全，并以高性能、全链路可观测能力解决Agent行为不可预测和执行风险难题。

多 Agent 协作不只是任务并行，更是组织运转。从产品主创团队视角，聊聊 AgentTeams 在安全、协作、弹性、进化四个方向的设计思考。

多 Agent 场景下 Skill 的统一管理与同步。

阿里云联合信通院、中科院软件所/计算机网络信息中心、清华大学、复旦大学、南开大学，正式开源首个面向 Agentic Ops 根因分析评估基准RCA Benchmark。通过构建数据集、评估协议与仿真环境，帮助衡量 AI Agent 故障诊断能力，为行业落地夯实底座。

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 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。

超越 NL2SQL，DataAgent 具备自主规划与深度分析能力，赋能企业统计分析、根因定位等复杂场景挑战。

基于 AgentScope 2.0 的 Harness 内核与 Sandbox 隔离能力，AgentScope 可以作为 Managed Agents 的底层运行时 Runtime，为其提供稳定可靠的执行环境。

AgentScope 2.0 面向分布式部署、稳定运行、权限安全等企业级需求全面升级，打造支持多租户隔离与长期稳定运行的企业级智能体底座。

信永中和携手阿里云，基于 AgentTeams 与 AI 网关搭建企业级多智能体平台，一周内完成上线！本文将完整介绍这段从知识问答走向任务执行的企业 AI 落地路径。

阿里云以 STAROps 为起点，将 Agentic Ops 从概念推向生产级落地。

性能压测，是保障服务可用性和稳定性过程中，不可或缺的一环，但是有关性能压测的体系化分享并不多。

我们以云原生应用部门为试验田，用商业化产品 AgentTeams 落地一支"数字员工小分队"，让它们承接日常研发、工单答疑、开源维护与运营等业务，把原本人肉串联的协作流程，做成 AI Native 的工作方式。

开一家 AI 奶茶店，让 AgentScope Java 替你打理一切。

AI Agent 规模化落地带来执行黑盒、行为难追溯、成本难度量三大难题。阿里云基于 OTel 标准，面向 Coding Agent、个人通用助理和框架型 Agent，推出 LoongSuite Pilot、插件及探针等无侵入采集方案，让 Agent 实现可看见、可分析、可审计、可治理。

Spring AI Alibaba 通过集成 OpenTelemetry 实现可观测性，支持框架原生和无侵入探针两种方式。原生方案依赖 Micrometer 自动埋点，适用于快速接入；无侵入探针基于 LoongSuite 商业版，无需修改代码即可采集标准 OTLP 数据，解决了原生方案扩展性差、调用链易断链等问题。未来将开源无侵入探针方案，整合至 AgentScope Studio，并进一步增强多 Agent 场景下的观测能力。

Nacos是一个开源的、易于部署的动态服务发现、配置管理和服务管理平台，旨在帮助微服务架构下的应用进行快速配置更新和服务治理；在实际运用中，用户可能会遇到各种报错，本合集将常见的Nacos报错问题进行归纳和解答，以便使用者能够快速定位和解决这些问题。

国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。

本文介绍 AgentLoop 如何基于真实运行轨迹自动挖掘和召回经验，在不重新训练模型的情况下，帮助企业提升 Agent 的准确率与稳定性，并降低 Token、工具调用和人工调优成本。

云上私有化 Skill 注册中心，企业特性，开箱即用。

阿里云推出 UModel 统一建模框架，将实体、关系、数据、知识、行动融为一体，为大模型提供可推理、可交互的运维世界模型，推动可观测从‘被动响应’迈向‘主动优化’的新阶段。

解读阿里云 Agent Native Cloud。

AI Agent 日志既要防止敏感明文扩散，也要保留排障、分析与审计价值。本文介绍阿里云可观测如何通过脱敏、加密等能力，在采集、写入和加工环节构建敏感数据保护体系。

Credits 统一度量上线，消费者用量可度量、可约束。

让企业智能体有序协作、越用越好。

让数据说同一种语言，让智能无界协作。阿里云正式开源 UModel，并携手信通院、中科院、畅捷通、神州商龙、小鹏汽车、卓驭科技、嘉立创科技等企业伙伴与学术机构共同发起通用语义标准倡议。

通用大模型的到来与数据整合技术的突破，正在重塑 AIOps 的底层逻辑。

Nacos 官方为 Dify 平台打造了双向 A2A 协议集成方案，通过两个互补插件填补 Dify 在 A2A 协议支持上的空白。

AI Agent 可观测是面向企业生产级 Agent 的全域观测平台，提供从接入、建模、分析到 Agentic Ops 的全域观测和分析能力，帮助企业彻底打开 Agent 的黑箱，实现 Agent 执行过程的可追踪、可诊断、可优化。

本文对比 Claude Code、Cursor 等主流方案，提出基于 UModel 的代码知识图谱如何让 Agent 从"找代码"到"懂结构"。

Spring AI Alibaba Admin 正式发布！一站式实现 Prompt 管理、动态热更新、评测集构建、自动化评估与全链路可观测，助力企业高效构建可信赖的 AI Agent 应用。开源共建，现已上线！

阿里云联合阿里巴巴爱橙科技，共同发布《AI 原生应用架构白皮书》，围绕 AI 原生应用的 DevOps 全生命周期，从架构设计、技术选型、工程实践到运维优化，对概念和重难点进行系统的拆解，并尝试提供一些解题思路。白皮书覆盖 AI 原生应用的 11 大关键要素，获得 15 位业界专家联名推荐，来自 40 多位一线工程师实践心的，全书合计超 20w 字，分为 11 章。

本文所阐述的配置驱动智能 Agent 架构，其核心价值在于为 Agent 开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。

阿里云 AI 网关 FinOps 能力，从“消费者配额”切入，让企业在大模型调用的每一个环节都做到心中有数。

单点登录（SSO）可解决用户在多系统间频繁登录的问题，OIDC 因其标准化、简单易用及安全性等优势成为实现 SSO 的优选方案，本文通过具体步骤示例对 Higress 中开源的 OIDC Wasm 插件进行了介绍，帮助用户零代码实现 SSO 单点登录。

AgentLoop 帮助企业把 Agent 从能用提升到好用。

AgentScope 重磅发布 Java 版本，拥抱企业开发主流技术栈。

开发者只需在 Qoder 等 Agent 客户端中发出一句自然语言指令。借助云监控与STAROps Skill，Agent 即可自主完成数据接入、告警配置、根因诊断，并联动研发工具链完成代码修复与发布。