ARMS RUM 是阿里云应用实时监控服务(ARMS)下的用户体验监控(RUM)产品,覆盖 Web/H5、各类平台小程序、Android、iOS、Flutter、ReactNative、Windows、macOS 等平台框架。接入 SDK 后会主动采集端侧页面性能、资源加载、API 调用、异常崩溃、卡顿、用户操作、系统信息等数据,还支持事件、日志、异常等数据按需自定义上报以满足业务数据分析需求,提供全面的性能分析、异常分析、产品分析、会话分析能力,帮助快速跟踪定位问题原因,提升产品用户使用体验。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器,在 2.0 版本中,全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理,介绍了如何编写 SPL 语句,从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式,帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。
网络监控与分析在保证网络可靠性、优化用户体验和提升运营效率方面发挥着不可或缺的作用,对于出海企业应对复杂的网络环境和满足用户需求具有重要意义,为出海企业顺利承接泼天流量保驾护航。
目前 MSE 服务治理的 离群实例摘除、标签路由、金丝雀发布、全链路灰度等功能已经使用该路由方案,经过我们的压测与演练,在CPU、RT等方面均有不少提升,以 Demo 应用为例 (服务调用的跳数为2,下游30节点,每个节点1c2g) 其中调用 RT 提升约 6.7%。
