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。
目前阿里云 ARMS 已经基于 LLM 大模型实现了单链路智能诊断,综合调用链、方法栈、异常堆栈、SQL、指标等多模态数据,结合链路诊断领域专家经验,有效识别单次请求的错慢根因,并给出相应的优化建议。
全球化是对技术架构的终极挑战,面临的不仅仅是技术的问题,而是包含了经济、文化等多因素差异的用户关系问题。积极借助遍布全球的云计算基础设施和云原生的架构设计原则,将能更加高效的构建高可用的全球化技术架构,支持全球业务的持续增长。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector,iLogtail启动架构通用化升级,旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而,通用化的过程总会伴随性能劣化,本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路,并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
SLS 是阿里云可观测家族的核心产品之一,提供全托管的可观测数据服务。本文以 o11y 2.0 为引子,整理了可观测数据 Pipeline 的演进和一些思考。
SLS性能持续分析基于开放的接入生态与持续性能分析的理念所构建(开放接入部分已在iLogtail开源),基于SLS 性能持续分析,将为广大开发者提供开箱即用、一站式的的性能观测体验,助力开发者轻松面对多云、多Region、多版本、微服务等场景下的性能分析需求。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
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