研发规范的目标,是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位,无法解决研发规范的落地问题,需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品:云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案,快来使用体验吧!
云效流水线可以托管用户的私网环境内的机器,并将构建任务调度到这些机器上,从而确保整个构建过程,和代码库和制品库的交互在私网环境下进行。
介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级,融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能,帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。
本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践,计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则,即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分,还有大量的细节隐藏在冰山之下。
云效 Flow 流水线 YAML 引入了 template 语法,支持使用模板语言来动态渲染流水线 YAML,满足多个相同或类似逻辑的 Job 批量配置场景,满足多 Job 按需动态生成场景,帮助降低流水线 YAML 重复代码,灵活编排多任务。
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。
本文提供一种相对Sidecar部署更轻量级的采集方式,只需要部署少量的Logtail容器,即可采集不同业务容器的日志。