在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。
随着互联网从 Web 2.0 迈进到 AI 时代,用户和互联网的交互方式,AI 时代下互联网的内容生产流程都发生了显著的转变,这对基础设施(Infra)提出了新的诉求,也带来了新的机遇。Infra 包含的内容非常丰富,本文仅从网关层面分享笔者的所见所感所悟。
在系统开发、运维过程中,日志是最重要的信息之一,其最大的优点是简单直接。SLS 数据加工功能旨在解决非结构化的日志数据处理,当前全面升级,集成 SPL 语言、更强的数据处理性能、更优的使用成本。
本文深入探讨了云时代 EDA 的新内涵及它在云时代再次流行的主要驱动力,包括技术驱动力和商业驱动力,随后重点介绍了 RocketMQ 5.0 推出的子产品 EventBridge,并通过几个云时代事件驱动的典型案例,进一步叙述了云时代事件驱动的常见场景和最佳实践。
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件,被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中,承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大,安全相关的挑战日益突出,消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而,RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此,我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版,进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理,以及相关的配置和实践。
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0,学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams,了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB,通过流存储和流计算的深度结合,看它如何进一步降低流处理使用门槛。
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。
本文介绍了如何通过阿里云 MSE 微服务引擎和云效应用交付平台 AppStack 实现灰度发布。