漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中,成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示,当产品或者运营活动发布后, 通过收集运营数据、并建立漏斗模型,然后根据漏斗模型进行统计和分析,定位问题,从而进行对应的优化迭代,并持续跟踪,最终实现用户增长、产品优化等目标...
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享,讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势,包括它在性能上超越 Filebeat 的能力,并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点,深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务,赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力,提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
本文介绍的实现方式属于应用级限制,应用级限流方式只是单应用内的请求限流,不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力,限流是一个必不可少的环节,虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃,但相比于突发流量造成的系统宕机来说,这些损失一般都在可以接受的范围之内。
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。