本文从一个通用的客户问题出发，描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查，最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析，从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。
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。
NSDI‘24于4月16-18日在美国圣塔克拉拉市举办，阿里云飞天洛神云网络首次中稿NSDI，两篇论文入选。其中《LuoShen: A Hyper-Converged Programmable Gateway for Multi-Tenant Multi-Service Edge Clouds》提出超融合网关LuoShen，基于Tofino、FPGA和CPU的新型硬件形态，将公有云VPC设施部署到边缘机柜中，实现小型化、低成本和高性能。该方案使成本降低75%，空间占用减少87%，并提供1.2Tbps吞吐量，展示了强大的技术竞争力。
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖，通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值，以及用户在使用中的最佳实践。
随着企业对云服务的广泛应用，数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护，可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟，分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏（3 种模式）处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式，从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践，企业可以有效降低数据泄漏风险，提升数据治理能力和系统安全性。
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。
NSDI‘24于4月16-18日在美国加州圣塔克拉拉市举办，汇聚全球网络系统领域的专家。阿里云飞天洛神云网络的两篇论文入选，标志着其创新能力获广泛认可。其中，《Poseidon: A Consolidated Virtual Network Controller that Manages Millions of Tenants via Config Tree》介绍了波塞冬平台，该平台通过统一控制器架构、高性能配置计算引擎等技术，实现了对超大规模租户和设备的高效管理，显著提升了云网络性能与弹性。实验结果显示，波塞冬在启用EIP时的完成时间比Top 5厂商分别快1.8至55倍和2.6至4.8倍。
