在 iLogtail 开源两周年这一里程碑时刻，我们邀请到了两位社区 Committer 进行分享，揭秘这些开发者如何在日常工作中与 iLogtail 结缘，又如何在业余时间里为项目添砖加瓦，推动其不断向前发展~
在 Data + AI 时代，随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合，对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施，迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新，深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展，并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器，在 2.0 版本中，全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理，介绍了如何编写 SPL 语句，从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式，帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码，详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性，接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法，包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法，特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外，文章讨论了统计信息的更新时机，包括手动更新和自动更新。最后，文章简要介绍了直方图和其它统计信息，如表在内存中的占比估计，并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享，讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势，包括它在性能上超越 Filebeat 的能力，并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
对象存储OSS作为云上数据湖，被广泛应用在商业智能、数据决策、广告推荐等大数据分析的场景上。随着AI workload的不断增长，OSS数据湖也在随着workload的变化不断演进。
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖，通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值，以及用户在使用中的最佳实践。