在系统开发、运维过程中,日志是最重要的信息之一,其最大的优点是简单直接。SLS 数据加工功能旨在解决非结构化的日志数据处理,当前全面升级,集成 SPL 语言、更强的数据处理性能、更优的使用成本。
流量回放技术在性能测试和故障排除中至关重要。传统工具如 GoReplay、Tcpreplay 等存在高权限、配置复杂、登录态失效等痛点。PTS 推出基于 Access Log 的流量回放功能,自动生成压测场景,解决传统工具痛点,操作简单,一起来了解下吧~
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。
相较于 AliyunLogConfig,AliyunPipelineConfig 在配置格式、行为逻辑上做了很大改进,主打灵活、简单、稳定。点击本文,手把手教你如何配置 AliyunPipelineConfig,欢迎大家使用~
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。
阿里云OOS提供了定时升级Redis实例临时带宽的功能,以应对数据驱动业务中的流量高峰。这个功能允许用户根据预测的业务负载,在特定日期和时间自动增加Redis实例的带宽,确保服务性能和稳定性。在高流量事件结束后,带宽会自动恢复到原设置,节省成本。 此功能适用于电商平台促销、大型游戏更新等场景,确保在流量高峰期间的系统稳定运行。
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁(乐忱)分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长,指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年,高端企业级存储闪存占比约为25%,相较于欧美50%的比例,显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程,包括数据预处理、训练和推理的痛点,以及针对这些环节的存储解决方案,强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外,还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术,训练阶段的高性能存储架构,推理场景的加速器和AI Agent的应用,以及应对大数据业务的存储考量,如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
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。
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...