官方博客-第31页-阿里云开发者社区

  • LoongCollector:构建智能时代的数据采集新范式

    本文聚焦 LoongSuite 生态核心组件 LoongCollector,深度解析 LoongCollector 在智算服务中的技术突破,涵盖多租户观测隔离、GPU 集群性能追踪及事件驱动型数据管道设计,通过零侵入采集、智能预处理与自适应扩缩容机制,构建面向云原生 AI 场景的全栈可观测性基础设施,重新定义高并发、强异构环境下的可观测性能力边界。

  • 2024-05-15
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    【最佳实践】使用CloudLens排查iLogtail重启问题

    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:iLogtail异常重启问题。

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  • 2024-05-15
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    【最佳实践】iLogtail使用Grok语法解析日志

    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...

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  • 2024-05-15
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    质量与效率并重,测试左移助力块存储技术研发

    修复一个Bug的成本在不同阶段有着天壤之别,发现问题越早,修复代价便越低。本文讲述了阿里云块存储在真实业务场景中的测试左移实践。

  • 2024-05-15
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    运营分析利器——SLS窗口漏斗分析

    漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中,成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示,当产品或者运营活动发布后, 通过收集运营数据、并建立漏斗模型,然后根据漏斗模型进行统计和分析,定位问题,从而进行对应的优化迭代,并持续跟踪,最终实现用户增长、产品优化等目标...

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  • 2024-05-15
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    阿里云SLS 容器采集全面兼容Kubernetes

    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。

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  • Post-Training on PAI (3):PAI-ChatLearn,PAI 自研高性能强化学习框架

    人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn,从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。

  • 2024-05-15
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    通过 SLS 实现日志大数据入湖 OSS

    数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色,而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端(End-to-End)支持,帮助用户提升接入效率,并在费用、运维上有效降低成本。

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  • 2024-05-15
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    打造一个高可用多租户的企业级Maven私有仓库服务

    本文讨论了构建高可用多租户企业级Maven私有仓库服务的必要性,指出传统Nexus和Artifactory开源版缺乏高可用性,商业版虽支持但成本高、扩展性有限。理想的解决方案应包含无状态节点、使用云存储(如阿里云OSS)和集群化的数据库与Elasticsearch。

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