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警惕日志采集失败的 6 大经典雷区：从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践
本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题，强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式：copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题，以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题，文章提供了最佳实践建议，如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法，以降低日志采集风险，提升系统可靠性。最后总结指出，遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。
更优性能与性价比，从自建 ELK 迁移到 SLS 开始
本文介绍了 SLS 基本能力，并和开源自建 ELK 做了对比，可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。
西游再现，一键部署 Flux 文生图大模型生成西游人物
从花果山的灵石出世，到取经路上的九九八十一难，再到大闹天宫的惊心动魄……这些耳熟能详的西游场景，如今都能通过 Flux 模型，以超乎想象的细节和真实感呈现在你眼前。本次实验在函数计算中内置的 flux.1-dev-fp8 大模型，搭配 Lora 模型，无需复杂的配置，一键部署，你就能成为这场视觉盛宴的创造者。
不断突破极致：SPL新版数据加工能力焕新登场
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡，更将性能调优和场景适配做到了极致，解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块，SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力，为用户提供更加强大、灵活的技术支持。
利用通义灵码和魔搭 Notebook 环境快速搭建一个 AIGC 应用 | 视频课
当我们熟悉了通义灵码的使用以及 Notebook 的环境后，大家可以共同探索 AIGC 的应用的更多玩法。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 16: 植入通义千问大模型+文本向量化模型, 让数据库具备AI能力
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
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。