日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案，并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道，这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时，我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略，这种策略可以基于统一的流量匹配规则，将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
本文主要介绍ARMS 错/慢 Trace 分析功能基本原理； 该功能能够覆盖哪些异常 Trace 根因； 最后会介绍一些最佳实践案例。
超算快速弹性伸缩场景下，如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践，解决超算场景面临的挑战，交付一套可靠和全面的主机监控体系。
本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存（WorkingSet）概念，它用于表示容器内存的实时使用量，尤其是活跃内存。
这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
业务体量增大后，日益凸显的架构稳定性问题该如何解决？满帮集团选择了上阿里云，采用阿里云 MSE Nacos，MSE ZooKeeper 产品替换原先的 Eureka 和 Zookeeper 集群，做到了低成本快速的架构升级，以及上云期间业务流量的无损平滑迁移。
XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。
