本篇内容为防护（Protection），检测（Detection），恢复（Recovery），响应（Response）实践方案四部曲之一，主要介绍如何结合多产品使用在阿里云国际站做好防护（Protection）部分的安全。
MSE 云原生网关默认提供了丰富的 Metrics 指标大盘，配合阿里云 Prometheus 监控提供开箱即用的完整可观测性能力，能够帮助用户快捷、高效的搭建自身的微服务网关与对应的可观测体系。
超算快速弹性伸缩场景下，如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践，解决超算场景面临的挑战，交付一套可靠和全面的主机监控体系。
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。
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题，其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理，保障全链路无AK的业务体验，真正做到安全、可控。
ZooKeeper 作为应用的核心中间件在业务流程中存储着敏感数据，具有关键作用。正确且规范的使用方法对确保数据安全至关重要，否则可能会因操作不当而导致内部数据泄露，进而带来严重的安全风险。因此，在日常的 ZooKeeper 运维和使用过程中，标准化和安全的操作对于加强企业安全防护和能力建设显得格外关键。为了实现这一目标，MSE 提供了一整套标准化流程，帮助用户以更安全、更简便的方式使用 ZooKeeper，从而加速企业安全能力的提升同时最大程度地降低在变更过程中可能出现的风险。
像 Unix 命令一样支持多级管道级联，像加工预览一样实时处理查询结果，更便捷的交互，更丰富的算子，更灵活的探索半结构化日志，快来试试使用 SPL 语言查询日志数据吧~
经过前面两章的学习，小玉已经熟练掌握分布式链路追踪的基础用法，比如回溯链路请求轨迹，定位耗时瓶颈点；配置核心接口黄金三指标告警，第一时间发现流量异常；大促前梳理应用上下游关键依赖，联系相关方协同备战等等。随...
