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跟着 iLogtail 学习高质量软件建设
复杂的运行环境、巨大的部署量和高速发展业务迭代对 Agent 的软件工程质量带来了巨大挑战。基于阿里云可观测团队多年的开发和运维经验，本文将分享如何构建和执行可靠性工程策略。
AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
日志服务 SQL 引擎全新升级
SQL 作为 SLS 基础功能，每天承载了用户大量日志数据的分析请求，既有小数据量的快速查询（如告警、即席查询等）；也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务，除了要满足不同用户的各类需求，还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间，SLS SQL 团队做了大量的工作，对 SQL 引擎进行了全新升级，SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
让跨 project 联查更轻松，SLS StoreView 查询和分析实践
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。
实践总结｜前端架构设计的一点考究（中）
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
实践总结｜前端架构设计的一点考究（上）
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。