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Serverless Kubernetes 开发实践：异构资源，按需使用
Kubernetes 作为当今云原生业界标准，具备良好的生态以及跨云厂商能力。Kubernetes 很好的抽象了 IaaS 资源交付标准，使得云资源交付变的越来越简单，与此同时用户期望更多的聚焦于业务自身，做到面向应用交付，Serverless 理念也因此而生。 那么如何通过原生 k8s 提供Serverless 能力？如何实现GPU等异构资源按需使用？这里给大家介绍一下我们在Serverless Kubernetes 开发实践：异构资源，按需使用。
【最佳实践】使用CloudLens排查日志时间解析错误问题
本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一：日志时间解析错误问题。
Logtail 混合模式：使用插件处理文件日志
作为一个服务百万机器的日志采集 agent，Logtail 目前已经提供了包括日志切分、日志解析（完整正则、JSON、分隔符）、日志过滤在内的常见处理功能，能够应对绝大多数场景的处理需求。但有些时候，由于应用的历史原因或是本身业务日志的复杂性，单一功能可能无法满足所采集日志的处理需求，比如：日志可能...
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。
基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案
安全事件和事件管理（security information and event management，SIEM）通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析，来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据，与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。
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...
无需重启应用，动态采集任意点位日志
借助日志治理的现有能力，我们能够在不重启应用的前提下，动态采集任意点位信息，同时由于日志治理在采集信息时会引入链路信息，在分析复杂调用问题时能够起到很好的效果。
图像检索解决方案
针对图像检索业务场景，PAI提供了端到端的相似图像匹配和图像检索解决方案。本文介绍如何基于未标注的数据构建图像自监督模型，助力您快速搭建相似图像匹配和图像检索业务系统，进而实现以图搜图。
