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5% 消耗，6 倍性能：揭秘新一代 iLogtail SPL 日志处理引擎与 Logstash 的 PK
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。
AI 时代，网关更能打了
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。
SLS 数据加工全面升级，集成 SPL 语法
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。
MaxCompute 重装上阵，Global Zorder
MaxCompute支持Global Zorder，使得整个表或者分区的数据在全局上能按照指定字段进行ZORDER排序，以便数据能有更好的聚集性。
Flink+Paimon+Hologres 构建实时湖仓数据分析
本文整理自阿里云高级专家喻良，在 Flink Forward Asia 2023 主会场的分享。
RocketMQ 事件驱动：云时代的事件驱动的不同
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。
AutoMQ：基于阿里云计算与存储产品实现云原生架构升级
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构，通过和阿里云合作，深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩ESS以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
iLogtail 2.0 重大升级，端上支持 SPL
日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。