官方博客-第26页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    【最佳实践】主机场景下如何使用ilogtail采集超大规模文件

    目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。使用场景客户的某些场景下,业务拆分的比较细,每个业务会定时输出一个日志文件(比如每小时输出一个文件),那么在一台机器上,可能会产生大量的日志文件。由于某些原因,用户不想在业务服务器上安装采集端,因此采用比...

  • 2024-05-15
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    通过HBR实现NAS容灾方案

    本文介绍如何基于NAS+云上备份HBR实现云文件数据容灾。

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  • 2024-05-15
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    基于业务的告警管理最佳实践

    本文主要介绍了SLS告警管理中心的业务概念和功能。

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  • 2024-05-15
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    Serverless 应用优化四则秘诀

    Serverless 架构下,虽然我们更多精力是关注我们的业务代码,但是实际上对于一些配置和成本也是需要进行关注的,并且在必要的时候,还需要根据配置与成本进行对我们的 Serverless 应用进行配置优化和代码优化。

  • 2024-05-15
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    基于函数计算搭建的异步任务执行框架

    本文介绍基于函数计算实现的异步任务执行框架(编程语言:Python3),把跟阿里云资源开通相关的API封装到一个独立的模块,提供标准的API跟企业内部在用的ITSM或OA进行集成,降低客户对接API门槛,更快上阿里云。

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  • 2024-05-15
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    运营分析利器——SLS窗口漏斗分析

    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...

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  • 2024-05-15
    403

    Serverless与Websocket的聊天工具

    本文以阿里云函数计算为例,通过API网关触发器实现一个基于Websocket的聊天工具。

  • 2024-05-15
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    通过 SLS 实现日志大数据入湖 OSS

    数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色,而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端(End-to-End)支持,帮助用户提升接入效率,并在费用、运维上有效降低成本。

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  • 2024-05-15
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    使用Logtail采集MQTT协议数据

    本文主要介绍如何使用Logtail来采集MQTT协议的数据。

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