展望未来，朗新科技集团将进一步深化与阿里云消息队列团队的合作，依托自身丰富的能源领域技术实践，以及阿里云强大的基础设施、产品能力，携手推进行业数字化进程，促进能源科技行业的发展。
本文将通过阿里云开源的 Golang Agent，帮助用户实现“一行代码都不改”就能获取到应用产生的各种观测数据，同时提升运维团队和研发团队的幸福感。
一个有趣的现象引起了作者的注意：当启用行首正则表达式处理多行日志时，采集性能出现下降。究竟是什么因素导致了这种现象？本文将探索Logtail多行日志采集性能提升的秘密。
近期，我们欣喜地宣布 Nacos 3.0 的第一个版本 Nacos 3.0-ALPHA 已经发布。Nacos 3.0 的目标是在 2.0 的基础上，进一步优化安全性、易用性和标准化。同时，我们将引入更多功能，帮助用户在分布式协调、AI 大模型、云原生等多种场景中更好地使用 Nacos，以提升其广泛适应性。
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。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC，用户能依据业务需求调整资源配置，有效应对高并发场景，并通过优化资源配置，如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外，函数计算支持多样化 GPU 计费模式（按需计费、阶梯定价、极速模式），可根据业务需求调整，在面对高频请求和大规模数据处理时，能够显著降低综合成本。
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。