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AIGC训练场景下的存储特征研究
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
【最佳实践】K8s挂载PVC日志采集“轻量级”玩法
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。
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。
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
SLS 大模型可观测&安全推理审计标准解决方案
本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示，SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能，自定义仪表盘；SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据，建设完整统一的大模型可观测方案，为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。
MaxCompute湖仓一体近实时增量处理技术架构揭秘
本文将介绍阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute湖仓一体近实时增量处理技术架构的核心设计和应用场景。
Hologres弹性计算在OLAP分析上的实践和探索
本文介绍了OLAP分析在大数据分析中的位置，分析并介绍目前大数据OLAP遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题，解析阿里云Hologres是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践，介绍阿里云Hologres弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新。
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。
