云原生可观测

以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP（Model Context Protocol）为例，演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接，让智能交互更加高效、直观。

GenAI和智能体技术的爆发，为IT运维打开了一扇新的大门，一个更具主动性、自治性和协作性的新时代已经来临，这就是AgenticOps（基于智能体的IT运维）。

告别数据库“膨胀”！借助SLS打造高可用生产级的Dify日志场景，通过将工作流日志从PostgreSQL迁移至SLS，实现存储压力降低95%+、成本下降近10倍，并支持实时分析、监控告警与数据闭环，彻底解决高并发下的连接池打满、慢查询频发等痛点，助力AI应用高效稳定运行！

探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式：权限精细化管控有效减少了潜在安全风险；接入层脱敏技术阻止敏感数据落库，提升了隐私保护；StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围，降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测，快速识别并阻断异常拖库行为，为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。

成本分配是FinOps核心实践，通过层级结构、标签等元数据将云成本精准归因至部门、项目或所有者，实现成本展示与回收。需跨财务、工程、业务团队协作，建立强制标签策略并推动执行，提升财务透明度、问责制及优化能力。衡量指标包括标签合规率、成本分配时效等，成熟实施可显著增强组织云成本管控力。

本文探讨生成式AI带来的新型成本挑战，如cost-per-token计费、GPU资源稀缺与波动定价。提出通过FinOps实践实现AI支出管控：建立成本基线、优化资源分配、实施配额与标记、加强跨团队协作，并将财务监控与业务成果对齐，推动AI成本管理从“爬”到“跑”的渐进式成熟。

本文介绍了GOAT（Golang Application Tracing）工具的使用方法，通过一个Echo问答服务实例，详细展示了代码埋点与追踪技术的应用。内容涵盖初始化配置、自动埋点、手动调整埋点、数据监控及清理埋点等核心功能。GOAT适用于灰度发布、功能验证、性能分析、Bug排查和代码重构等场景，助力Go项目质量保障与平稳发布。工具以轻量高效的特点，为开发团队提供数据支持，优化决策流程。

[阿里云SLS可观测团队发布] 本文通过图文解析深入讲解PromQL的计算原理，涵盖其与SQL的差异、时间线模型、选点机制、聚合函数、窗口函数及常见非预期场景，帮助用户掌握PromQL的核心语法与执行逻辑。

SLS 全新推出的「SQL 完全精确」模式，通过“限”与“换”的策略切换，在快速分析与精确计算之间实现平衡，满足用户对于超大数据规模分析结果精确的刚性需求。标志着其在超大规模日志数据分析领域再次迈出了重要的一步。

我们开发了 MetricStore 2.0 版本，从存储到计算进行了全面升级，致力于成为阿里云下一代可观测时序引擎。

阿里云可观测 2025 年 6 月产品动态

本文将着重介绍 Gin 框架官方推荐的几种可观测性方案并进行对比，从而得出 Gin 框架可观测性的最佳实践。

本文对比传统NPM与云原生NPM在部署、流量采集、资源影响等方面的差异，聚焦Packet处理，分析二者优劣。随着eBPF等新技术应用，云原生NPM正加速发展，助力高效网络监控与故障定位。

阿里巴巴是 GraalVM 全球顾问委员会的唯一中国代表，阿里云程序语言与编译器团队和可观测团队合作实现了 GraalVM 应用的无侵入可观测能力，并在 ARMS 平台上线了该功能。目前在 GraalVM 24 中发布的是支持 Java agent 的第一步，其余能力将在 GraalVM 的后续版本中陆续发布。

LoongCollector 在日志场景中实现了全面的重磅升级，从功能、性能、稳定性等各个方面均进行了深度优化和提升，本文我们将对 LoongCollector 的升级进行详细介绍。

SLS 对实时消费进行了功能升级，推出了 基于 SPL 的规则消费功能。在实时消费过程中，用户只需通过简单的 SPL 配置即可完成服务端的数据清洗和预处理操作。通过SPL消费可以将客户端复杂的业务逻辑“左移”到服务端，从而大幅降低了客户端的复杂性和计算开销。

为进一步赋能用户在复杂场景下快速定位与解决问题，我们结合近期发布的一系列全新功能，精心梳理了一套从接入到问题发现、再到问题排查与精准定位的最佳实践指南。

本文探讨SQL耗时故障的自适应定位方法，针对不同波动程度的故障，提出通过自学习正常区间特征（如方差、标准差）实现异常检测，并结合上下游响应时间比例关系判断根因，辅以实战案例验证定位准确性。

以巴比馒头自动化洗菜为喻，探讨运维领域“数据清洗”难题。DataHub作为国产可视化遥测管道工具，支持多源数据接入与低代码编排，实现日志、指标、链路等数据的高效处理与统一管理，助力企业构建高质量可观测体系。（238字）

SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡，更将性能调优和场景适配做到了极致，解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块，SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力，为用户提供更加强大、灵活的技术支持。

本文总结了日志管理中的六大反模式及优化建议，涵盖日志轮转、存储选择、并发写入等常见问题，帮助提升日志采集的完整性与系统可观测性，适用于运维及开发人员优化日志管理策略。

阿里云可观测 2025 年 4 月产品动态

阿里云可观测 2025 年 3 月产品动态

唯有通过全行业的协同努力，加强整体、完善的网络安全可观测建设，才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信，在攻克这些网络安全难题之后，AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。

本文将探讨 SLS 中增强数据安全的几种方式：权限精细化管控有效减少了潜在安全风险；接入层脱敏技术阻止敏感数据落库，提升了隐私保护；StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围，降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测，快速识别并阻断异常拖库行为，为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。

本文将介绍一种基于 Docker 多阶段构建的无侵入 Golang 应用观测方法，通过此方法用户无需对 Golang 应用源代码或者编译指令做任何改造，即可零成本为 Golang 应用注入可观测能力。