云原生可观测

阿里云容器服务Kubernetes（简称ACK）支持一键部署Istio，可以参考[文档](https://help.aliyun.com/document_detail/89805.html)在ACK上部署使用Isito。Istio on ACK提供了丰富的监控能力，为网格中的服务收集遥测数据，其中Mixer是负责提供策略控制和遥测收集的Istio组件。使用Prometheus进行监控是Istio

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！

MES系统是数字化车间的核心。MES通过数字化生产过程控制，借助自动化和智能化技术手段，实现车间制造控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。生产管理MES系统主要包括车间管理系统、质量管理系统、资源管理系统及数据采集和分析系统等，由技术平台层、网络层以及设备层实现。

监控系统的四个黄金指标是：延迟（Latency）、流量（Traffic）、错误（Errors）、饱和度（Saturation）

[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。

本文系统阐述了FinOps（云财务运营）的四阶段采用路径：研究、提出、准备与启动。通过数据收集、利益相关者沟通、战略提案和团队协作，助力组织实现云成本透明化、优化支出并推动业务价值。适用于希望落地FinOps的个人与团队，提供实用框架与执行指南。

本文以构建系统可观测（重点为指标监控体系）为切入点，对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异，后重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理，最后介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry 及相关落地实践案例，希望能更好的帮助读者更好的理解 OpenTelemetry 及与 Prometheus 的生态融合。

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。

对于大部分开发人员来说可能用过普罗米修斯 Grafana 这样的监控系统，从未听说过 Micrometer 工具，这里就详细的来介绍下可观测性神器 Micrometer，让你在开发时使用它就和使用 SLFJ 日志系统一样简单易用，有效的提升系统的健壮性和可靠性。

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。

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。

阿里云可观测 2025 年 6 月产品动态

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。

《阿里云可观测最佳实践》——阿里云可观测解决方案介绍

为了便于用户快速接入和监控业务系统，SLS提供了全栈监控的APP，将各类监控数据汇总到一个实例中进行统一的管理和监控。全栈监控基于SLS的监控数据采集、存储、分析、可视化、告警、AIOps等能力构建。

非常有幸参加了QCon上海站的可观测分会场，并和大家分享阿里在可观测性数据引擎的一些思考和技术实践，本文主要是对于分享的文字整理。

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。

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。

本文介绍了AI Ops的概念及其在提升系统运维效率、洞察力和可观测性方面的作用。主要内容分为三个部分：一是监控、观测与洞察的区别及挑战，强调了数据整合和语义对齐的重要性；二是AI与计算如何重塑可观测性，通过UModel数字图谱和多模态存储分析架构实现数据联通；三是最佳实践与未来展望，展示了阿里云AI Stack可观测解决方案的应用案例，并总结了可观测性的四个发展阶段，最终愿景是借助AI力量让每个人成为多领域的专家。

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。

在云计算蓬勃发展的今天，企业面临的安全挑战愈发复杂。传统安全方案已力不逮，CNAPP（云原生应用保护平台）应运而生，革新云安全领域。CNAPP专为云环境设计，提供全生命周期安全保护，具备微隔离、访问控制、数据保护等功能，并利用自动化与AI技术简化管理、智能响应威胁，适用于多云、DevOps等多种场景。尽管存在技术复杂性和成本等挑战，CNAPP仍将持续进化，变得更加智能、自动且易于集成，助力企业构建稳健的云安全体系。

PTS（Performance Testing Service）是一项面向网站、应用等提供的压力测试服务，用于模拟不同场景下的用户访问，评估系统的性能表现；在进行PTS压测时，可能会出现一些异常或报错，本合集将PTS压测中频繁出现的问题及其解决办法进行汇编，旨在帮助用户更有效地进行性能测试和问题定位。