AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战，比如更快的服务交付速度，更实时、精准的结果以及更人性化的体验等，传统架构限制于同步交互，无法满足上述需求，本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分：第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点，如协议鸿沟、资源冲突和观测失明；第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案，包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性；第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程，确保十年代码无需重写，轻松实现智能化跃迁。
本文讲述了 Spring Cloud 应用中结合 Nacos 实现了运行期配置动态更新的功能，以及在此基础上结合 KMS 在不改动代码的情况下对应用使用的敏感配置进行保护，解决将配置迁移到 Nacos 中可能存在的数据安全顾虑，并对其底层工作原理做了简单介绍。
本文将通过阿里云开源的 Golang Agent，帮助用户实现“一行代码都不改”就能获取到应用产生的各种观测数据，同时提升运维团队和研发团队的幸福感。
游戏行业蓬勃发展，作为国内领先的 STEAM 游戏饰品交易的服务平台，看 C5GAME 如何利用 RocketMQ Serverless 技术，为千万级玩家提供流畅的游戏体验，同时降低成本并提升运维效率。
当代AI来势汹汹，本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0，学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams，了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB，通过流存储和流计算的深度结合，看它如何进一步降低流处理使用门槛。
