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面对换电生态高速发展的通信挑战，易易互联通过采用阿里云 MQTT + RocketMQ 的融合解决方案，成功构建了“海量接入、实时响应、弹性处理、安全可信”的物联网通信底座。该架构不仅显著提升了系统稳定性与可扩展性，更保障了高并发场景下的业务连续性，为实现“让换电成为营运补能第一选择”的战略目标提供了坚实的技术支撑。

WebView2 控件，获取网页加载资源

当 iowait 暴涨、IO 延迟飙升时，你是否还在手忙脚乱翻日志？阿里云 IO 一键诊断基于动态阈值模型与智能采集机制，实现异常秒级感知、现场自动抓取、根因结构化输出，让每一次 IO 波动都有据可查，真正实现从“被动响应”到“主动洞察”的跃迁。

告警太多看不过来？MetricSet Explorer 来帮你“挑重点”：自动识别异常、智能分组聚类、一键定位根因，让百万级指标也能秒级洞察！

阿里云 Entity Explorer 正式发布：基于 UModel 的智能实体探索平台，实现亿级实体秒级检索、关系拓扑自动构建、详情页动态渲染，让可观测性从“数据堆砌”迈向“业务洞察”。

恭喜阿里云微服务引擎 MSE、Apache RocketMQ for AI 获权威认可！

本文将通过一个具体案例，演示如何基于 MCP Python SDK 开发一个标准的 MCP Server，并将其部署至函数计算。在不修改任何业务代码的前提下，通过控制台简单配置，即可实现该服务自动注册至 MSE Nacos 企业版，并支持后续的动态更新与统一管理。

你是否曾面对一个庞大的可观测系统，却不知从何下手？成百上千个实体定义散落在 APM、K8s、云产品等不同域中，关系错综复杂，文档滞后，新人上手难，模型演进无迹可循……阿里云 UModel 查询为此而生。它不是查询日志或指标，而是查询“模型本身”——让你一键看清：系统里定义了哪些实体？它们之间如何关联？哪些模型字段过多、描述缺失？跨域依赖是如何构建的？

阿里云云监控 2.0 推出 SysOM 底层操作系统诊断能力，基于 eBPF + BTF 协同分析，无需侵入业务，即可一键完成从物理页到文件路径、再到容器进程的全栈内存归因，让“黑盒内存”无所遁形。

作为数据处理领域的经典模式，ETL（Extract-Transform-Load）通过提取、转换、加载三个步骤，高效地处理着各类结构化数据。然而，面对 AI 时代海量、异构、实时的“数据洪流”，传统 ETL 链路，尤其是其核心的转换（Transform）环节，正面临严峻挑战。本文将从一个初级开发者也能理解和上手的视角，探讨 AI 时代的数据处理新范式：如何利用基于 Transformer 架构的大语言模型（LLM）重塑传统数据处理中的转换（Transform）环节，并结合事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA），为 AI 数据处理链路“注入实时智能”。

近日，由中国信通院主办的 2025（第五届）数字化转型发展大会在京举行。会上，“阿里云应用服务器软件 AliEE”、“消息队列软件 RocketMQ”、“云数据库 Tair”三款产品成功通过中国信通院“安全可信中间件”系列评估，成为首批获此认证的中间件产品。此次评估覆盖安全可信要求、功能完备性、安全防护能力、性能表现、可靠性与可维护性等核心指标，标志着阿里云中间件产品在多架构适配与安全能力上达到行业领先水平。

本文介绍了通过阿里云监控 2.0 的日志审计功能实现 AccessKey 和 RAM 角色的主动管理方案。核心是利用 Umodel 统一实体模型，将管控面（ActionTrail 日志）和数据面（OSS/SLS 日志）的日志数据转化为实体关系图谱，清晰展示身份凭证与云资源的交互行为。通过关联建模、内置洞察报表和告警规则，可追踪 AK/角色的使用情况、风险操作及资源影响，辅助安全清理和风险闭环。

阿里云可观测 2025 年 8 月产品动态

本文记录了一次文件描述符（fd）泄漏问题的排查过程。在项目压测中，进程因打开过多文件导致fd资源耗尽，最终无法创建新文件。通过分析错误码、查看/proc/pid/fd路径下的文件句柄信息，定位到临时文件未正确关闭的问题根源，并修复代码中遗漏的close调用。同时总结了Linux下进程资源限制的相关知识点，强调开发中应关注资源使用情况，避免类似问题发生。

阿里云可观测 2025 年 12 月产品动态。

在复杂的云原生环境中，服务、Pod、主机等可观测实体动辄成千上万，散落在 APM、K8s、云资源等多个系统中。当故障发生时，如何快速从海量数据中“找到那个出问题的服务”，成为 SRE 和运维工程师的核心挑战。

本文聚焦于 Operation Data 的核心特征、应用落地挑战，以及如何通过系统性方法构建真正的 Operation intelligence 能力。

本文提出了一种基于云原生的任务调度新方案，不需要依赖SDK，不依赖语言，实现定时调度和分布式跑批。

本文介绍了在Linux系统中实现守护进程异常重启的几种方案。通过理解僵死进程和信号处理机制，提出了基于SIGCHLD信号监听、轮询proc文件系统及waitpid接口的三种方法，并给出了C++实现代码。最终选择轮询方式以提升稳定性，确保服务进程在崩溃后能自动重启，保障系统可靠性。

在大模型时代，Python成为了主要的编程语言，最有代表性的就是LangChain大模型开发框架。本文章介绍如何有效的进行LangChain脚本管理、调度、提升资源利用率、限流等能力。

资源刚性交付是保障线上业务稳定的核心。阿里云SAE通过全托管Serverless架构，实现资源无限弹性、性能100%隔离、按需秒级计费，破解自建K8s在库存、性能、成本等方面的系统性困境，让企业无需妥协即可获得确定性交付能力。

11 月 15 日杭州浙大森林会议中心，与全球技术精英面对面交流，共探技术前沿，名额有限，先到先得～

本次发布包含 30 项更新，涵盖了功能增强、Bug 修复、性能优化等多个方面。

阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2025 年 12 月产品动态。

在保障安全性的同时，提供平滑的过渡和直观的可视化能力。

在云端，一次 API 调用背后可能隐藏着一场数据泄露；一个异常进程背后，或许是 AK 泄露引发的链式攻击。传统日志“看得见却看不懂”，而云监控 2.0 日志审计通过 UModel 实体建模，将分散在 ACS、K8s、主机各层的日志自动串联。

阿里云 RUM SDK 作为一款性能体验监控采集工具，可以作为辅助 App 运维的强有力助手，提升您的问题排查效率。

SLS 推出 mask 脱敏函数，支持 keyword 和 buildin 模式，简化敏感数据识别与处理，提升脱敏效率与性能，适用于结构化及非结构化日志。

未来，让每一个想用 AI 的企业，都能稳稳地迈出第一步。

JVM 没满，Pod 却挂了？可能是 C2 Compiler 在“偷偷吃内存”。阿里云云监控 2.0 的 SysOM 系统诊断帮你穿透 JNI 黑盒，找出真正的内存元凶！

20W 奖金！探索 Agent 新纪元

阿里云 Kafka 不仅为尚娱提供了高可靠、低延迟的消息通道，更通过 Serverless 弹性架构实现了资源利用率和成本效益的双重优化，助力尚娱在快速迭代的游戏市场中实现敏捷运营、稳定交付与可持续增长。

自 2025 KCD 杭州 & OID 开放议题征集以来，我们已收到大量来自社区专家、工程师和开发者投递的丰富多样的精彩议题。感谢大家的热情参与！目前 CFP 截止还剩不到 10 天，我们诚挚期待更多围绕云原生技术、Kubernetes 生态、OpenInfra 生态及 AI 前沿相关的内容分享——无论是技术解读、实战经验还是最佳实践，都欢迎投稿！

WebView2 控件（基于 Microsoft Edge (Chromium) 的嵌入式浏览器控件），保存资源(图片、脚本、CSS)

工厂模式是一种面向对象设计模式，通过定义“工厂”来创建具体产品实例。它包含简单工厂、工厂方法和抽象工厂三种形式，分别适用于不同复杂度的场景。简单工厂便于理解但扩展性差；工厂方法符合开闭原则，适合单一类型产品创建；抽象工厂支持多类型产品创建，但不便于新增产品种类。三者各有优缺点，适用于不同设计需求。

阿里云可观测 2025 年 10 月产品动态。

通过采用阿里云云消息队列 RocketMQ 版，PalmPay 成功构建了一套高可用、高可靠、高弹性的消息中间件体系，全面提升了系统的稳定性、消息处理效率与业务连续性。云消息队列 RocketMQ 版在支付消息通知、高并发交易处理以及资源弹性伸缩等方面发挥了关键作用，有力支撑了 PalmPay 在非洲市场快速增长的数字支付需求。

10 月 28 日，阿里云高级技术专家周礼分享如何基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi-Agent 系统。

阿里云可观测 2025 年 9 月产品动态。

2024 年以来，AI 基础设施的快速发展过程中，PaaS 层的 AI 网关是变化最明显的基建之一。从传统网关的静态规则和简单路由开始，网关的作用被不断拉伸。用户通过使用网关来实现多模型的流量调度、智能路由、Agent 和 MCP 服务管理、AI 治理等，试图让系统更灵活、更可控、更可用。国庆期间 AI 界发布/升级了一些产品，我们在此做一个简报，从中窥探下对 AI 网关演进新方向的启示。

本文详细介绍了公牛沐光团队如何从开源监控方案 SkyWalking 成功迁移到阿里云 ARMS，构建起一套集观测、追踪、日志分析与智能告警于一体的全栈式可观测平台的实践历程。文章不仅揭示了技术选型的关键考量维度，更重点呈现了 ARMS 在大模型与 IoT 融合场景中的独特价值——从语音识别瓶颈定位、大模型推理性能优化到语音合成质量保障，实现了从"被动响应"到"主动治理"的转型。

全面分析 AI 智能体在企业中的采用现状、挑战与趋势。