在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。
阿里云OOS提供了定时升级Redis实例临时带宽的功能,以应对数据驱动业务中的流量高峰。这个功能允许用户根据预测的业务负载,在特定日期和时间自动增加Redis实例的带宽,确保服务性能和稳定性。在高流量事件结束后,带宽会自动恢复到原设置,节省成本。 此功能适用于电商平台促销、大型游戏更新等场景,确保在流量高峰期间的系统稳定运行。
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁(乐忱)分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长,指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年,高端企业级存储闪存占比约为25%,相较于欧美50%的比例,显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程,包括数据预处理、训练和推理的痛点,以及针对这些环节的存储解决方案,强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外,还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术,训练阶段的高性能存储架构,推理场景的加速器和AI Agent的应用,以及应对大数据业务的存储考量,如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
本次方案主要是针对阿里云国际站客户,企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测(Detection)部分,会具体介绍涉及使用产品配置,FAQ等等,同时对整体的理论框架进行简单的介绍,帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况,更好的建立整体性的概念。
本篇介绍智能媒体生产ICE一些常见场景,如裁剪、拼接、字幕、ASR等,通过一些时间线示例,介绍如何快速剪辑OSS上的视频文件。
iLogtail致力于打造覆盖Trace、Metrics 以及Logging 的可观测性的统一Agent,而对Kubernetes 语义的原生支持大大增强了Log在Kubernetes场景的采集体验。
目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样,如果只是简单的读入日志数据,将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据,将大幅提升数据的可用性,方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...
本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一:日志时间解析错误问题。