通过阿里云的KMS产品针对文件或者证书文件进行签名验签,可以有效解决攻击者针对敏感文件、重要文件在传输过程中被篡改,其次可以实现证书双向认证过程中的证书合法性校验,真正做到传输链路安全。
为了高效地发现、定位和解决预发问题,闲鱼团队研发了一套异常日志问题自动追踪-定位-分发机制。这套机制通过自动化手段,实现了异常日志的定时扫描、精准定位和自动分发,显著降低了开发和测试的成本,提高了问题解决的效率。
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。
在当今 GPT 技术盛行的时代,大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法,能够更精准地捕捉数据之间的语义关系,极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域,向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索,推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。阿里云表格存储(Tablestore)的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务,诞生于 2009 年阿里云成立时,主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
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。
复杂的运行环境、巨大的部署量和高速发展业务迭代对 Agent 的软件工程质量带来了巨大挑战。基于阿里云可观测团队多年的开发和运维经验,本文将分享如何构建和执行可靠性工程策略。