分布式系统架构6：链路追踪
本文深入探讨了分布式系统中的链路追踪理论，涵盖追踪与跨度的概念、追踪系统的模块划分及数据收集的三种方式。链路追踪旨在解决复杂分布式系统中请求流转路径不清晰的问题，帮助快速定位故障和性能瓶颈。文中介绍了基于日志、服务探针和边车代理的数据收集方法，并简述了OpenTracing、OpenCensus和OpenTelemetry等链路追踪协议的发展历程及其特点。通过理解这些概念，可以更好地掌握开源链路追踪框架的使用。
CMH云迁移中心:企业一站式上云工具实践
本文介绍了云迁移的趋势与挑战，以及阿里云推出的云迁移中心（CMH）工具。随着企业上云进程的推进，越来越多的企业积极拥抱云原生技术，但复杂业务处理、成本控制、技术架构升级和快速迁移等问题成为主要挑战。CMH通过评估、准备、迁移和割接四个阶段，提供自动化和智能化的解决方案，帮助企业简化上云流程，提升效率。案例显示，CMH成功助力某跨国企业平稳迁移，未来将继续优化用户体验并探索智能化迁移方案。
DataWorks深度技术解读：构建开放的云原生数据开发平台
Dateworks是一款阿里云推出的云原生数据处理产品，旨在解决数据治理和数仓管理中的挑战。它强调数据的准确性与一致性，确保商业决策的有效性。然而，严格的治理模式限制了开发者的灵活性，尤其是在面对多模态数据和AI应用时。为应对这些挑战，Dateworks进行了重大革新，包括云原生化、开放性增强及面向开发者的改进。通过Kubernetes作为资源底座，Dateworks实现了更灵活的任务调度和容器化支持，连接更多云产品，并提供开源Flowspec和Open API，提升用户体验。
数据+AI融合趋势洞察暨阿里云OpenLake解决方案发布
Forrester是全球领先的市场研究与咨询机构，专注于新兴技术在各领域的应用。本文探讨如何加速现代数据管理，推动人工智能与客户业务的融合创新。面对数据标准缺乏、多云环境复杂性、新兴业务场景及过多数据平台等挑战，Forrester提出构建AI就绪的数据管理基石，通过互联智能框架、全局数据管理和DataOps、端到端数据管理能力、AI赋能的数据管理以及用例驱动的策略，帮助企业实现数据和AI的深度融合，提升业务价值并降低管理成本。
Prometheus+Grafana监控Linux主机
通过本文的步骤，我们成功地在 Linux 主机上使用 Prometheus 和 Grafana 进行了监控配置。具体包括安装 Prometheus 和 Node Exporter，配置 Grafana 数据源，并导入预设的仪表盘来展示监控数据。通过这种方式，可以轻松实现对 Linux 主机的系统指标监控，帮助及时发现和处理潜在问题。