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“一个简单的数据集成任务，开始时总是轻松愉快的，但随着业务扩展，数据源越来越多，格式越来越乱，整个数据链路就会变得一团糟。”陈涛在演讲中指出了当前 AI 数据处理的普遍困境。扩展难、运维难、稳定性差，这三大挑战已成为制约 AI 应用创新和落地的关键瓶颈。针对这些痛点，在2025云栖大会期间，阿里云重磅发布了事件驱动 AI ETL 新范式，其核心产品 EventBridge 通过深度集成 AI 能力，为开发者提供了一套革命性的解决方案，旨在彻底改变 AI 时代的数据准备与处理方式。

云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其秒级弹性扩展、按需付费、轻运维的优势，助力嘉银科技业务系统实现灵活扩缩容，在业务效率和成本优化上持续取得突破，保证服务的敏捷性和稳定性，并节省超过 20% 的成本。

大模型性能的持续提升，进一步挖掘了 RAG 的潜力，RAG 将检索系统与生成模型相结合，带来诸多优势，如实时更新知识、降低成本等。点击本文，为您梳理 RAG 的基本信息，并介绍提升大模型生成结果的方法，快一起看看吧~

本文介绍了如何使用`mxcad3d`库在网页上实现STEP格式三维模型的导入与导出。首先，通过官方教程搭建基本项目环境，了解核心对象如MxCAD3DObject、Mx3dDbDocument等的使用方法。接着，编写了加载和保存STEP模型的具体代码，包括HTML界面设计和TypeScript逻辑实现。最后，通过运行项目验证功能，展示了从模型加载到保存的全过程。此外，`mxcad3d`还支持多种其他格式的三维模型文件操作。

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。

本文主要介绍了基于 OpenTeletemetry 与 W3C 协议构建端到端全链路的解决方案，同时探讨了 RUM 与端到端链路集成的最佳实践，希望可以为大家在生产环境落地应用提供一些参考。

本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算（FC）构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent，也支持基于Ollama部署的开源模型场景。

《Higress AI 网关挑战赛》正在火热进行中，Higress 社区邀请了目前位于排行榜 top5 的选手杨贝宁同学分享他的心得。本文是他整理的参赛攻略。

Higress 基于企业内外的丰富场景沉淀了众多面向 AI 的功能，推出了 AI 原生的 API 网关形态并且全部开源。

日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。

当管理多个Prometheus实例时，阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案，两者在不同场景下各有优劣。

企业 FinOps 实施不是一蹴而就的项目，如果您正在推进企业云原生 FinOps 落地，除了选择合适的技术手段，企业内部的流程和体系建设也尤为重要。

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。

面向云上有状态服务高可用，提出无需额外业务数据复制的秒级故障接管机制，在不牺牲成本和稳态性能的前提下，实现云上有状态消息服务的快速恢复。

分享我们和阿里云 STAROps 一起，共建高质量智能运维的三步路径。

像这样的供应链攻击基本上是现代软件中最令人恐惧的事情。

未来，让每一个想用 AI 的企业，都能稳稳地迈出第一步。

面向 RL 和在数据层（SQL 或 SPL 环境）中直接调用大模型的自动化评估实践。

阿里云 Kafka 不仅为尚娱提供了高可靠、低延迟的消息通道，更通过 Serverless 弹性架构实现了资源利用率和成本效益的双重优化，助力尚娱在快速迭代的游戏市场中实现敏捷运营、稳定交付与可持续增长。

工厂模式是一种面向对象设计模式，通过定义“工厂”来创建具体产品实例。它包含简单工厂、工厂方法和抽象工厂三种形式，分别适用于不同复杂度的场景。简单工厂便于理解但扩展性差；工厂方法符合开闭原则，适合单一类型产品创建；抽象工厂支持多类型产品创建，但不便于新增产品种类。三者各有优缺点，适用于不同设计需求。

AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战，比如更快的服务交付速度，更实时、精准的结果以及更人性化的体验等，传统架构限制于同步交互，无法满足上述需求，本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。

阿里云云原生 10 月产品月报。

本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2]，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据，进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关内容。

allWebPlugin 是一款为用户提供安全、可靠且便捷的浏览器插件服务的中间件产品，支持 Chrome、Firefox、Edge 和 360 等浏览器。其 V2.0.0.20 版本支持一个页面加载多个插件，并解决了插件与浏览器之间的焦点问题。用户可通过“信息化系统 + allWebPlugin + 插件 + 浏览器”的解决方案实现 ActiveX 插件的无缝集成。下载地址见文末，安装包含详细说明。

本⽂对敏感信息拦截插件的使用方式和实现原理进行了简单介绍，它能够自动检测并处理请求和响应中的敏感词，有效防止敏感信息泄露。通过对不同数据范围的支持和灵活的配置选项，该插件能够适应各种应用场景，确保数据的安全性和合规性。

本文详细介绍了SLS中的高基数GroupBy查询加速技术。

本文将介绍阿里云如何将 Serverless 架构应用于消息队列，有效降低运营成本，同时利用云原生环境的特性，为 IoT 设备提供快速响应和灵活伸缩的通讯能力。

在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。

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。

PTS 3.0：可观测加持的下一代性能测试服务

使用阿里云性能测试工具 JMeter 场景压测 RocketMQ 最佳实践

STAROps 擅长全栈关联分析，瑶池 Agent Skill 深谙数据库内核。两者结合，数字员工既能跨层定界又能深入诊断——从 frontend 响应慢告警追到缺失的索引与独占单线程的慢命令。本文以一个 RDS、两个 Redis 案例，演示 L3 到 L4 的完整证据链。

Community Over Code 是 Apache 软件基金会（ASF）官方全球系列大会，今年，Community Over Code Asia 2026 将于 8 月 7-9 日在北京市海淀区中关村国家自主创新示范区会议中心举行，覆盖 AI、云原生、大数据、开源社区治理等热点领域。阿里云云原生应用平台团队将携手开源社区贡献者和用户们，在消息、微服务、Web 应用与框架三大领域带来 11 个议题，欢迎大家报名参加。关注阿里云云原生公众号，在本文章评论区留言回复 ASFC+你想听的议题，前 10 名参与互动的用户将获得大会三天通票一张（价值 999 元）。

消费者从 200 涨到 2 万，开源 Higress 认证延迟飙了 34 倍、配置体积膨胀 8457 倍。本文用一组对照实测，拆解 Higress 企业版在性能、治理与成本上的全面优势。

OBI 基于 Linux 内核 eBPF 技术，无需修改业务代码，自动拦截并解析所有 AI 相关 HTTP 流量——覆盖 LLM、Embedding、向量检索、Rerank 及 MCP 工具调用，输出符合 GenAI 语义约定的标准 Trace 与 Metrics，实现 AI Agent 全链路无侵入可观测。

安全护栏被 Claude Fable 5 推向前台，也许会被应用于更加广泛的场景。你平时感受不到它，但当它生效的时候，它会告诉你。这将是护栏最好的状态。

对云原生与AI应用带来的接入复杂性，阿里云可观测团队将接入接口CLI化，并提供开箱即用的Skill，支持主流的APM和AI应用高效接入，用户仅需自然语言描述即可完成自动化接入，显著降低运维门槛。

阿里云可观测 2026 年 5 月产品动态。

Apache RocketMQ 5.x 版本推出了专为 AI 场景设计的核心特性——轻量主题模型 LiteTopic。支持百万级轻量主题的创建和高性能动态订阅。既能实现毫秒级的实时限流，又能支持分钟级的忙闲调度，真正做到了“千人千面”的个性化流量治理。

AgentScope Java × Higress：语义驱动工具精选，高效安全降成本。

为了进一步提升服务水平和服务质量，携程很早就开始在人工智能大模型领域进行探索。而随着工作的深入，大模型服务的应用领域不断扩大，公司内部需要访问大模型服务的应用也越来越多，不可避免的就遇到了几个问题，我们自然就会想到使用网关来对这些服务接入进行统一管理，并增加各种切面上的流量治理功能。

聚焦于企业部署 DeepSeek 的应用需求，本文介绍了模型权重下载及多种部署方案，还阐述了大模型应用落地的常见需求，帮助用户逐步提升模型应用效果。

XXL-JOB 是一个开源的分布式任务调度平台，开箱即用、简单易上手，得到了很多开发者的喜爱。和其他中间件开源项目一样，当开发者把开源项目部署到公共云，应用到企业级场景中时，就会在稳定性、性能、安全、其他云产品间集成体验上提出更高的要求。基于此背景，阿里云微服务引擎 MSE 基于自研的分布式任务调度平台 SchedulerX，通过兼容 XXL-JOB 客户端的通信协议，在开源 XXL-JOB 版本的基础上，提升了稳定性、安全、性能、可观测等能力，满足企业客户的需求。此外，为方便测试，提供了一个月 400 元额度的免费试用和预付费首购 5 折、续费 6.5 折起的优惠。

针对本地存储和 PVC 这两种容器存储使用方式，我们对 ACK 的容器存储监控功能进行了全新升级。此次更新完善了对集群中不同存储类型的监控能力，不仅对之前已有的监控大盘进行了优化，还针对不同的云存储类型，上线了全新的监控大盘，确保用户能够更好地理解和管理容器业务应用的存储资源。

SQL 作为 SLS 基础功能，每天承载了用户大量日志数据的分析请求，既有小数据量的快速查询（如告警、即席查询等）；也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务，除了要满足不同用户的各类需求，还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间，SLS SQL 团队做了大量的工作，对 SQL 引擎进行了全新升级，SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。