iLogtail 作为开源可观测数据采集器,对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持,本文跟随 iLogtail 的脚步,了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
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。
大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
本文围绕阿里云CSI(Container Storage Interface)镜像构建的实际案例,探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。
本文主要介绍了云原生安全的现状以及企业应用在云原生化转型中面临的主要安全挑战以及相对成熟的一部分安全体系方法论,深度解析企业云原生 DevSecOps 体系构建。
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。
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。
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。