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警惕日志采集失败的 6 大经典雷区：从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践
本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题，强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式：copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题，以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题，文章提供了最佳实践建议，如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法，以降低日志采集风险，提升系统可靠性。最后总结指出，遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。
如何使用SASE快速构建零信任架构
企业构建零信任架构已经成为近年热门的话题之一。本质都是保护企业核心数据安全，防止未经合法授权的数据的访问行为。阿里云SASE依托于阿里云的网络组网优势，为用户提供一个稳定、高效的SD-WAN组网及接入能力，与此同时叠加安全能力。
阿里云AccessKey调用溯源最佳实践
本文主要介绍如何对阿里云访问控制访问密钥（AccessKey）开展调用溯源工作，方便大家快速有效的开展事件调查、安全加固、应急处置等。
基于云数据库ClickHouse 搭建游戏行业用户行为分析系统实践
游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化，需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统，以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例，指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统，达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。
阿里云千亿规模实时日志分析的架构设计和实践
本文为阿里云SLS 执少 在《DataFunTalk技术交流会：阿里云实时查询分析专场》分享时的议题内容（文字版本）。首先，阿里云日志服务SLS是一个什么样的产品和服务呢？ 我们用一句话来概括的话，那就是我们是一个云上的、一站式的、可观测日志服务平台。 首先呢，我们提供了强大的日志数据采集能力，支持...
Dify 开发者必看：如何破解 MCP 集成与 Prompt 迭代难题？
Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台，GitHub Star 数超 10 万，为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心，升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管，显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos，Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用，实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维，大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。
