云+应用一体化可观测：破局“云上困境”，让运维驱动业务增长
当云计算迈入深入上云新阶段，数智化升级的关键课题已从“简单上云”演进至“精细治云”。随着企业对云计算的依赖日益加深，如何高效管理云端资源及其稳定性成为新的挑战。为此，阿里云推出云+应用一体化可观测方案，通过阿里云应用运维平台（Application Operation Platform，简称“AOP”）构建覆盖应用全生命周期一体化可观测产品体系，推动运维模式由被动响应向主动预防转变，实现故障的快速发现、定界与恢复，保障云上业务稳定运行。
目前，该方案已成功服务超过50家行业头部客户，为政务云平台、金融核心系统、能源调度中枢等关键基础设施提供全天候安全运维保障。
如何在AR运维巡检中导入AI识别方案，达到智慧巡检目的
在工业运维巡检中，传统依赖人工的方式易出错且效率低。通过融合AR与AI技术，构建智慧巡检闭环，实现设备状态自动识别、预测性维护与高效协同。本文从场景锚定、知识沉淀、交互优化、反馈闭环、模型选型五大维度，解析AI识别方案的落地路径，助力工业智能化转型。
3 年部署经验总结：用自动化工具轻松管理 300+ 服务器开源软件
三年前接手公司IT部门时，我满怀信心，却发现部署效率低下。尽管使用了GitLab、Jenkins、Zabbix等100+开源工具，部署仍耗时费力。文档厚重如百科，却难解实际困境。一次凌晨三点的加班让我下定决心改变现状。偶然看到一篇国外博客，介绍了自动化部署的高效方式，我深受启发。
科技云报到：Agent应用爆发，谁成为向上托举的力量？
AI正加速迈入Agent时代，具备推理、规划与工具调用能力的智能体，正重塑企业应用形态。2025年，AI Agent基础设施迎来爆发，云厂商纷纷推出新一代技术架构，突破长时运行、状态管理、安全隔离等关键难题，推动Agent从实验室走向千万级企业场景。算力、工具链与安全等挑战逐步被攻克，AI Agent正成为企业智能化转型的核心驱动力。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用（210）
本篇文章探讨了基于 Java 的大数据实时流处理技术在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用。文章分析了传统能源设备运维的局限性，如人工巡检效率低、数据处理滞后等问题，并引入 Java 大数据技术作为解决方案。通过实时流处理引擎如 Apache Flink，实现多源异构数据的采集、清洗与异常检测，提升了设备监测的实时性与准确性。同时，文章还介绍了数字孪生、边缘计算等前沿技术的融合应用，并结合国家电网和海上风电场的实际案例，展示了 Java 大数据技术在提升运维效率、降低故障风险和节约成本方面的显著效果。