近日,2024云栖大会现场,阿里云宣布对其存储服务进行全面升级,围绕 Storage for AI 与 AI in Storage 两大领域,提出“4 Any + 3 AI ”的升级方向,揭示存储基础设施与AI的双向赋能路径。阿里云存储产品将支持更多AI业务高效创新, 同时 AI 技术也将助力基础设施迭代,支持企业更好地管理数据资产。
采用传统硬盘搭建存储方案,看起来成本低廉,但是再加上各种附加因素后却大幅攀升,而云存储厂商通常提供基于订阅的定价模型、一些免费服务和一定的折扣。现在,我们就来了解一下如何更省钱地使用云存储。
本文由日志关键词告警出发,介绍了使用SLS进行关键词监控告警配置,并且介绍了几种常见的配置方法,可以覆盖关键词监控的大部分场景。
安全事件和事件管理(security information and event management,SIEM)通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析,来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据,与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节,其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战,模型训练环节需解决推理准确性问题,AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战,阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力,并升级数据索引功能支持向量检索,助力构建多模态检索应用。此外,还介绍了Serverless数据处理方案,可日均处理百亿级别文件,通过OSS数据索引能力,客户能快速构建RAG检索增强,同时实现多模态检索的搭建,显著提升AI应用的效能和用户体验。
SQL 作为 SLS 基础功能,每天承载了用户大量日志数据的分析请求,既有小数据量的快速查询(如告警、即席查询等);也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务,除了要满足不同用户的各类需求,还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间,SLS SQL 团队做了大量的工作,对 SQL 引擎进行了全新升级,SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
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。
一个有趣的现象引起了作者的注意:当启用行首正则表达式处理多行日志时,采集性能出现下降。究竟是什么因素导致了这种现象?本文将探索Logtail多行日志采集性能提升的秘密。
该文档详细介绍了阿里云一键部署和手动部署多媒体数据存储与分发方案的步骤。一键部署通过资源编排服务(ROS)实现自动化,涵盖注册账号、开通服务、创建OSS Bucket、配置CDN加速及绑定IMM等功能,简化了复杂操作。手动部署则更细致地展示了每个配置环节,包括网络规划、资源创建、域名绑定、CDN配置、证书加密及最终的验证与清理,确保用户对整个流程有清晰理解。两种方式均以OSS为核心,支持数据上传、转码处理和加速分发,保障高效稳定的用户体验。