#AI Agent#可观测性#OBI#ACS Agent Sandbox
零代码改造：让 AI Agent Sandbox 不再是黑盒
OBI 基于 eBPF 在内核与库函数层零代码拦截通信，自动生成调用链与指标，内置 OpenAI、Anthropic、Gemini、Qwen 及自定义 LLM 网关的 GenAI 语义追踪，覆盖 LLM、工具、MCP 与 RAG 全链路，从性能、成本、安全三个维度透视沙箱执行。
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#SysOM#AI Profiling#全生命周期观测#AI 训练优化
GPU利用率低却难定位根因？试试这款零侵入 AI Profiling 工具
专为 AI 应用设计的全生命周期性能观测与诊断工具。
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#云拨测#STAROps#链路追踪#AIOps
STAROps 云拨测智能分析实践：从任务分析到 APM 跨域定界
STAROps 云拨测智能分析以拨测任务为分析对象，把任务配置、SLS 执行样本、协议阶段、探测点分布与 APM Trace 串成一条证据链，直接回答四个问题——异常发生在哪里、影响了哪些用户路径、问题属于哪一侧、结论由哪些数据支撑。
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#Go#OpenTelemetry#可观测性#Trace
阿里云携手 Datadog，补齐 Go 可观测性最后短板
由阿里云和 Datadog 联合维护的 OpenTelemetry Go Compile-Time Instrumentation 项目正式发布 v1 稳定版，为 OpenTelemetry 社区提供 Go 应用获得零代码可观测能力。
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#STAROps#RUM#可观测#异常采集#链路追踪
Flutter RUM 监控实践：还原 AI 应用一次等待的完整现场
文章讲解阿里云 RUM Flutter SDK 如何关联用户操作、网络、卡顿与异常，还原 AI 应用“页面一直转圈”的链路；结合 STAROps 定位接口异常、端上阻塞和渲染瓶颈，并给出关键页面接入与验证方法。
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#日志#智能巡检#STAROps#告警
STAROps 面向未知异常发现的日志智能巡检架构实践
本文介绍 STAROps 如何通过日志聚类、维度下探及 Agent 动态规划，实现从被动查询到主动发现未知异常的智能巡检，结合 UModel 跨源关联与持续反馈优化，提前识别风险并提升系统可靠性。
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#精臣#STAROps#日志#云监控
从"自己造轮子"到"OpenAPI 嵌进来"：精臣全栈上云后的智能运维底座之选
精臣业务全球化发展导致系统复杂度激增，面临业务系统拓扑复杂、问题根因定位链路较长等挑战。借助阿里云 STAROps 构建全域智能运维体系，实时生成业务系统全域拓扑图，实现自建 SRE 平台闭环诊断，推动运维向 AI 智能化转型。
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#畅捷通#STAROps#告警分析
从"看得见"到"自己治"——畅捷通可观测与智能运维实践
畅捷通基于阿里云云监控 2.0 与 STAROps 推进智能运维改造，通过五层一体化可观测体系与 UModel 运维数字孪生构建数据底座，叠加智能巡检、故障自愈与容量预测三大 AI 场景闭环，使运维模式实现由"以人为主"向"AI 为主、人工审核"的范式转换
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#塔斯汀#云监控#STAROps#告警
一张告警卡片到一键 RCA：塔斯汀万店连锁的智能运维闭环实践
塔斯汀基于阿里云云监控 2.0 与 STAROps，构建了"多源告警统一接入—AI 辅助根因分析—飞书协同处置—反馈闭环沉淀"的全链路智能告警体系，将告警从消息升级为事件，让每一次处置成为可持续复用的运维资产。
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#AgenticOps#STAROps#告警#根因分析
迈向生产级 AgenticOps：STAROps 如何构建可泛化的根因定位能力
AgenticOps 的关键不是 Agent 能调多少工具，而是根因判断是否准确。根因错了，影响评估、修复方案和变更执行都会围绕错误对象展开。STAROps 以 UModel、动态调查拓扑、RCA-Bench 和线上闭环四项能力，让 Agent 面对陌生故障仍能沿证据收敛到真实根因。
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