iLogtail 作为一款开创性的轻量级日志采集器,历经 13 载风雨,始终致力于高效地从多元化的数据源中萃取、处理可观测信息,并无缝传输至阿里云日志服务或各类日志分析平台。今年,适逢 iLogtail 开源两周年的里程碑时刻,我们将回顾 iLogtail 的技术演进之路,领略其不断突破边界、引领可观测采集未来的创新力量。
本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用:ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针,可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时,文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。
ADB MySQL的Compaction Service功能通过将Compaction任务从存储节点解耦至独立的弹性资源池执行,解决了资源隔离性弱、并发度低等问题,实现了资源消耗降低50%,任务执行时间平均减少40%,并支持按量付费,提升了系统的稳定性和成本效益。
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。
海尔与阿里云的合作不仅推动了自身的技术革新和服务升级,更为整个智能家居行业树立了典范。在未来的发展道路上,双方将继续携手共进,共同迎接 AI 时代的到来,为全球用户创造更加美好的智慧生活。
本文以DeepSeek模型为核心,探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习(RL)实现Time Scaling Law的新范式,突破了传统大模型依赖算力和数据的限制,展现了集成式创新的优势。文章还提到开源的重要性以及数据作为制胜法宝的关键地位,同时警示了业务发展中安全滞后的问题。
              本文介绍了阿里云容器服务(ACK)支持的StrmVol存储卷方案,旨在解决Kubernetes环境中海量小文件访问性能瓶颈问题。通过虚拟块设备与内核态文件系统(如EROFS)结合,StrmVol显著降低了小文件访问延迟,适用于AI训练集加载、时序日志分析等场景。其核心优化包括内存预取加速、减少I/O等待、内核态直接读取避免用户态切换开销,以及轻量索引快速初始化。示例中展示了基于Argo Workflows的工作流任务,模拟分布式图像数据集加载,测试结果显示平均处理时间为21秒。StrmVol适合只读场景且OSS端数据无需频繁更新的情况,详细使用方法可参考官方文档。
本文是系列文章的第一篇,介绍第一个重要话题:“数据库的分布式事务”,这也是目前普通用户面对分布式数据库产品介绍问的最多的一个内容,如何有效评测分布式事务也是一个非常重要的能力。致敬同行,我们将PolarDB-X事务架构设计上的一些思考和测试方式,做了整理和梳理,期望能对大家更好的理解分布式事务的测试有所帮助。
              目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷,但在业务使用过程中,大多含有性能瓶颈的SQL,主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化,尝试给出相对系统性的解决方案。