中间件

本文整理自第 10 届 AI + 研发数字峰会（AiDD）北京站 TOP10 最佳演讲议题之一《Agent 开发范式演进：简化多源实时上下文构建》。

阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2026 年 5 月产品动态。

Higress 社区已有 nginx-rewrite-compatible WASM 插件，可直接替换存在漏洞的 Nginx 配置。

本文围绕"让可观测更简单"展开。通过将OpenSearch数据接入SLS，在单一平台完成数据加工、查询分析、看板展示与告警，消除跨系统跳转与口径不一致。提供成本对比与落地路径，助力团队降低成本、轻化运维、加快上线，构建完整可观测闭环。

统一接入、沉淀并治理多源异构数据，支持自然语言对话分析，加速业务数据转化为可执行洞察。

还在担心 Token 消耗过多？还在纠结 Agent 难以优化？不改一行业务代码，LoongSuite Python 探针帮你把一次请求从头到尾捋顺：哪一步访问了什么模型、调用了什么工具、召回了哪些文档、花费了多少 token、上下文发生了什么变化。

使用AgentScope Java + Trinity-RFT 在线训练优化你的Agent，让你的Agent边运行边进化。

LoongCollector 作为新一代统一可观测 Agent，将持续致力于为用户提供高性能、低成本、易使用的跨云数据采集解决方案，助力企业构建统一的可观测平台。

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。

RocketMQ 专门为 AI 场景推出了全新Lite Topic 模型，目前已在阿里云云消息队列 RocketMQ 版 5.x 系列实例上正式发布，并会逐步贡献到 Apache RocketMQ 开源社区，欢迎大家使用。

APM 一定要全量采集吗？ARMS 推出配置模板，支持按场景分级监控：核心应用上 Trace，非核心只采 JVM，成本直降 90%+ ！

通过使用社区官方提供的超过 20 种 RAG 数据源和 20 种 Tool Calling 接口，开发者可以轻松接入多种外部数据源（如 GitHub、飞书、云 OSS 等）以及调用各种工具（如天气预报、地图导航、翻译服务等）。这些默认实现大大简化了智能体的开发过程，使得开发者无需从零开始，便可以快速构建功能强大的智能体系统。通过这种方式，智能体不仅能够高效处理复杂任务，还能适应各种应用场景，提供更加智能、精准的服务。

Apache Dubbo 3.3.3（即将发布）实现了与 OpenAPI 的深度集成，通过与 OpenAPI 的深度集成，用户能够体验到从文档生成到接口调试、测试和优化的全流程自动化支持。不论是减少手动工作量、提升开发效率，还是支持多语言和多环境，Dubbo 3.3.3 都展现了其对开发者体验的极大关注。结合强大的 Mock 数据生成和自动化测试能力，这一版本为开发者提供了极具竞争力的服务治理解决方案。如果你正在寻找高效、易用的微服务框架，Dubbo 3.3.3 将是你不容错过的选择。

在业务场景中，日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集（StoreView）功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析，让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据，真正做到数据分析不受地域边界的限制。

阿里云 ARMS 用户体验监控（RUM）推出了针对原生鸿蒙应用的 SDK。SDK 使用 ArkTS 语言开发，支持页面采集、资源加载采集、异常采集及自定义采集等功能，能够全面监控鸿蒙应用的表现。集成简单，只需几步即可将 SDK 接入项目中，为鸿蒙应用的开发者提供了强有力的支持。

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。

iLogtail 作为日志、时序数据采集器，在 2.0 版本中，全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理，介绍了如何编写 SPL 语句，从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式，帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。

在 2024 年云栖大会上，阿里云智能集团产品专家刘尧全面介绍了云消息队列 ApsaraMQ Serverless 的落地成果和产品进展。此外，我们还邀请到杭州优行科技有限公司中间件消息研发负责人王智洋，分享了 ApsaraMQ for Kafka Serverless 助力曹操出行实现成本优化和效率提升的实践经验。

本文详细介绍了SLS中的高基数GroupBy查询加速技术。

为了更好的进行 Go 应用微服务治理，提高研发效率和系统稳定性，本文将介绍 MSE 微服务治理方案，无需修改业务代码，实现治理能力。

RocketMQ 中文社区升级发布只是起点，我们将持续优化体验细节，推出更多功能和服务，更重要的是提供更多全面、深度、高质量的内容。

Spring Cloud Alibaba 发布了 Scheduling 任务调度模块 [#3732]提供了一套开源、轻量级、高可用的定时任务解决方案，帮助您快速开发微服务体系下的分布式定时任务。

随着互联网从 Web 2.0 迈进到 AI 时代，用户和互联网的交互方式，AI 时代下互联网的内容生产流程都发生了显著的转变，这对基础设施（Infra）提出了新的诉求，也带来了新的机遇。Infra 包含的内容非常丰富，本文仅从网关层面分享笔者的所见所感所悟。

全新架构！日志服务 SLS 自研免登录方案发布

成本更低、更可控，云原生可观测新计费模式正式上线

进击的 Serverless：Java 应用如何从容地面对突增流量

Seata 2.x 首个版本正式发布，支持 Raft 集群模式

本文以构建系统可观测为切入点，对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异，重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。

PolarDB-X前身是淘宝内部使用的分库分表中间件TDDL（2007年，Java库的形态），早期以DRDS（2012年开始研发，2014年上线，分库分表中间件+MySQL Proxy的形态）的品牌在阿里云上提供服务，后来（2019年）正式转型为分布式数据库PolarDB-X（正式成为了PolarDB品牌的一员）。从中间件到分布式数据库，我们在以MySQL为存储构建分布式数据库这条路上走了10余年，这中间积累了大量的技术，也走了一些弯路，未来我们也会坚定的走下去。

缘起 最近看到一个很流行的标题，《开源XX年，star XXX，我是如何坚持的》。看到这样的标题，忽然发觉 Arthas 从 2018 年 9 月开源以来，刚好一年了，正好在这个秋高气爽的时节做下总结和回顾。

7 月 24 日，来成都和阿里云可观测团队面对面，聊聊怎么让一台 ECS 学会自己照顾自己。

可观测数据作为连接 AI 与生产系统的关键纽带，其价值持续凸显。阿里云可观测团队持续以学术创新驱动技术突破，参与行业标准建设，推动 AIOps 规模化落地，为企业数字化转型提供更坚实的智能运维支撑。

面向游戏客服的AI自动化排查系统，基于SLS日志与SOP知识库，实现秒级日志查询、精准根因定位及标准话术生成，覆盖充值、道具、匹配等五大高频场景，显著提升响应效率与服务一致性。 并支持钉钉、飞书、企业微信对接。

在新茶饮行业，每一次刷屏级的营销活动，每一杯奶茶的“丝滑”下单，背后都是对数字化基座的严峻考验，是一场应对瞬时高并发流量的技术硬仗。作为拥有超万家门店的行业头部品牌，古茗不仅要支撑海量日常订单，更需在“周三会员日”等大促时刻，从容应对流量陡增，确保系统稳如磐石。面对高并发下的极速响应与弹性需求，古茗如何实现“大促自由”？本期《云故事探索》栏目走进古茗，揭秘支撑新茶饮“万店时代”的云原生力量。

未来的开发不再仅仅是 Coding，而是对 AI 能力的深度编排。

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！