官方博客-第76页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
    338

    融合数据库生态:利用EventBridge构建CDC应用

    本文介绍了CDC的一些概念、CDC在EventBridge上的应用以及若干最佳实践场景。

    338
  • 2024-05-15
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    【最佳实践】iLogtail使用Grok语法解析日志

    目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样,如果只是简单的读入日志数据,将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据,将大幅提升数据的可用性,方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...

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  • 2024-05-15
    318

    Logtail 混合模式:使用插件处理文件日志

    作为一个服务百万机器的日志采集 agent,Logtail 目前已经提供了包括日志切分、日志解析(完整正则、JSON、分隔符)、日志过滤在内的常见处理功能,能够应对绝大多数场景的处理需求。但有些时候,由于应用的历史原因或是本身业务日志的复杂性,单一功能可能无法满足所采集日志的处理需求,比如:日志可能...

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  • 2024-05-15
    384

    打造一个高可用多租户的企业级Maven私有仓库服务

    本文讨论了构建高可用多租户企业级Maven私有仓库服务的必要性,指出传统Nexus和Artifactory开源版缺乏高可用性,商业版虽支持但成本高、扩展性有限。理想的解决方案应包含无状态节点、使用云存储(如阿里云OSS)和集群化的数据库与Elasticsearch。

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  • 2024-05-15
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    大规模 Spring Cloud 微服务无损上下线探索与实践

    “从一次常见的发布说起,在云上某个系统应用发布时,重启阶段会导致较大数量的 OpenAPI、上游业务的请求响应时间明显增加甚至超时失败。随着业务的发展,用户数和调用数越来越多,该系统又一直保持一周发布二次的高效迭代频率,发布期间对业务的影响越来越无法接受,微服务下线的治理也就越来越紧迫。”

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  • 2024-05-15
    739

    【最佳实践】主机场景下如何使用ilogtail采集超大规模文件

    目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。使用场景客户的某些场景下,业务拆分的比较细,每个业务会定时输出一个日志文件(比如每小时输出一个文件),那么在一台机器上,可能会产生大量的日志文件。由于某些原因,用户不想在业务服务器上安装采集端,因此采用比...

  • 2024-05-15
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    通过HBR实现NAS容灾方案

    本文介绍如何基于NAS+云上备份HBR实现云文件数据容灾。

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  • Post-Training on PAI (3):PAI-ChatLearn,PAI 自研高性能强化学习框架

    人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn,从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。

  • LoongCollector:构建智能时代的数据采集新范式

    本文聚焦 LoongSuite 生态核心组件 LoongCollector,深度解析 LoongCollector 在智算服务中的技术突破,涵盖多租户观测隔离、GPU 集群性能追踪及事件驱动型数据管道设计,通过零侵入采集、智能预处理与自适应扩缩容机制,构建面向云原生 AI 场景的全栈可观测性基础设施,重新定义高并发、强异构环境下的可观测性能力边界。

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