类目筛选
SLS 大模型可观测&安全推理审计标准解决方案
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。
基于客户真实使用场景的云剪辑Timeline问题解答与代码实操
本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期，从客户真实实践场景出发，分享一些Timeline小技巧（AI_TTS、主轨道、素材对齐），助力客户降低开发时间与成本。
Java 22 新增利器： 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。
浅谈弹性计算管控可观测性体系建设
为什么需要可观测性？可观测性技术对业务团队的价值有哪些？如何建设一个可观测性技术体系？本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。
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。
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。
一文教会你如何使用 iLogtail SPL 处理日志
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。
网络安全视角：从地域到账号的阿里云日志审计实践
日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求，打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用，一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品，另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外，还可通过报表分析和告警配置，主动发现潜在的安全威胁，增强云上资产安全。
云端问道18期实践教学-AI 浪潮下的数据安全管理实践
本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践，主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分