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2024-05-15
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日志服务SLS最佳实践：通过SLS数据加工从VPC flowlog中过滤出跨region CEN流量
本文就通过一个客户的实际案例开介绍如何使用在无法直接开启CEN flowlog的情况下，使用SLS的数据加工能力，从VPC flowlog的数据中过滤出客户需要的流量日志出来。
426
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。
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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...
1,112
2024-05-15
343
幸福感大提升-SLS时序存储体验升级
时序引擎在可观测场景中的重要性Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一，是可观测场景的重要组成部分，相比Log、Trace数据，具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点，SLS在2年多前发布了时序存储引擎，并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例，每天...
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2024-05-15
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日志服务 Scan 功能工作机制与最佳实践
大数据快速增长的需要泛日志（Log/Trace/Metric）是大数据的重要组成，伴随着每一年业务峰值的新脉冲，日志数据量在快速增长。同时，业务数字化运营、软件可观测性等浪潮又在对日志的存储、计算提出更高的要求。从时效性角度看日志计算引擎：数仓覆盖 T + 1 日志处理，准实时系统（搜索引擎、OLA...
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