在当今数字化时代,日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而,随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升,日志数据的体量呈现爆发式增长,给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
SLS 全新推出的「SQL 完全精确」模式,通过“限”与“换”的策略切换,在快速分析与精确计算之间实现平衡,满足用户对于超大数据规模分析结果精确的刚性需求。标志着其在超大规模日志数据分析领域再次迈出了重要的一步。
通过遵循以上最佳实践,可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统,为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面,能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式:权限精细化管控有效减少了潜在安全风险;接入层脱敏技术阻止敏感数据落库,提升了隐私保护;StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围,降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测,快速识别并阻断异常拖库行为,为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector,iLogtail启动架构通用化升级,旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而,通用化的过程总会伴随性能劣化,本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路,并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案,并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案,帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。
下述报告主要整理自各大网站发布的对 2025 年可观测趋势的预测,作者合并同类项汇总 10 个共性的趋势,欢迎大家一起讨论。