本文阐述了阿里云表格存储(Tablestore)如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求,尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
随着企业对云服务的广泛应用,数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护,可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟,分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏(3 种模式)处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式,从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践,企业可以有效降低数据泄漏风险,提升数据治理能力和系统安全性。
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。
在大部分基于 Envoy 实现的网关里,都存在这样一个问题,当开启 http2 时,客户端访问会出现偶发的 404,并且可以从日志注意到这些 404 的请求,:authority 头里的域名和 SNI 里的域名不一致。且在使用泛域名证书,且配置了多个域名的路由的情况下,这个问题特别容易出现。
API First 开发模式的核心在于:以 API 为先,将其视为“头等公民”,在构建应用、服务及集成之前,应优先定义并设计 API 及其配套。API First 作为一种相对较新的开发模式,它已逐渐流行并获得业内的广泛认可。
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案,针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集,采用全新时序存储引擎提升性能,并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力,结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外,该方案已成功应用于阿里云内部AI系统,如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来,阿里云将发布云监控2.0产品,进一步完善智能观测技术栈。
性能优化是降低成本的手段之一,每年大促前业务平台都会组织核心链路上的应用做性能优化,一方面提升系统性能,另外一方面对腐化的代码进行清理。本文结合业务平台性能优化的经验,探讨一下性能优化的思路及常用工具及手段。