本文介绍了编程范式的演进,从传统软件1.0、2.0时代进入大模型驱动的软件3.0时代,重点解析了AI原生应用与AI Agent的核心概念、开发关键问题及参考架构。同时探讨了Workflow与Agent模式、单Agent与多Agent的适用场景,以及提示词工程与上下文工程的差异。文章还介绍了Spring AI Alibaba、Nacos、Higress、RocketMQ等关键技术组件在AI原生应用中的作用,并提出了AI Agent可观测性解决方案,涵盖性能指标、链路追踪与质量评估等内容。最后介绍了开源项目LoongSuite的规划,助力AI原生应用的开发与优化。
Apache Flink 2.1.0 正式发布,标志着实时数据处理引擎向统一 Data + AI 平台迈进。新版本强化了实时 AI 能力,支持通过 Flink SQL 和 Table API 创建及调用 AI 模型,新增 Model DDL、ML_PREDICT 表值函数等功能,实现端到端的实时 AI 工作流。同时增强了 Flink SQL 的流处理能力,引入 Process Table Functions(PTFs)、Variant 数据类型,优化流式 Join 及状态管理,显著提升作业稳定性与资源利用率。
本文介绍了 API 网关与 OpenKruiseGame(OKG)结合,在云原生游戏场景中实现连接治理“最后一公里”的解决方案。针对游戏服务的有状态特性,该方案通过精细化流量管理和无感变更能力,保障玩家会话连续性,提升运维效率,助力游戏服务实现优雅下线、配置动态更新等功能,同时提供零改造接入和全栈可观测性,显著优化游戏体验与开发运维流程。
本文介绍阿里云团队发表于OSDI顶会的论文《To PRI or Not To PRI, That’s the question》,探讨云计算中虚拟化设备内存管理难题。论文提出纯软件方案VIO,通过内存预检、智能模式切换和自适应锁页设计,实现无需硬件支持的高效内存管理。该方案已在阿里云大规模部署,显著提升资源利用率,兼顾性能与兼容性。
Flink Forward Asia 2025 在新加坡开幕,聚焦实时数据与 AI 融合。Apache Flink 推出新子项目 Flink Agents,支持系统触发的 AI Agent 应用,提升实时处理能力。Flink 2.0 实现存算分离,迈向云原生架构。Paimon 支持多模态数据存储,Fluss 成为面向 AI 的流表存储系统。大会展现 Flink 生态全面拥抱 AI 的未来方向。