本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案,并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道,这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时,我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略,这种策略可以基于统一的流量匹配规则,将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
区别于传统的流水线工具,本实验将带你体验云效应用交付平台 AppStack,从应用视角,完成一个 AI 聊天应用的高效交付。
在 iLogtail 开源两周年这一里程碑时刻,我们邀请到了两位社区 Committer 进行分享,揭秘这些开发者如何在日常工作中与 iLogtail 结缘,又如何在业余时间里为项目添砖加瓦,推动其不断向前发展~
一个有趣的现象引起了作者的注意:当启用行首正则表达式处理多行日志时,采集性能出现下降。究竟是什么因素导致了这种现象?本文将探索Logtail多行日志采集性能提升的秘密。
在业务场景中,日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集(StoreView)功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析,让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据,真正做到数据分析不受地域边界的限制。
本文介绍了从零开始搭建自己的NextCloud个人云盘,包括场景介绍、目标读者、环境准备、操作步骤和方案验证5大方面。
前言分布式数据库能够解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等单机数据库瓶颈难题,当业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时,分布式数据库是解决上述问题的高性价比方案。数据库作为分布式改造的最大难点,就是"和使用单机数据库一样使用分布式数据库",这也一直是广大...
随着企业业务云化进程逐渐进入深水区,简单地使用云上资源出入公网已经无法满足业务的诉求,安全、成本、权限、监控等诉求的迭代,需要企业有系统性地视角来考虑如何做好公网出入口(DMZ)的规划设计。
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。