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RocketMQ 事件驱动：云时代的事件驱动的不同
本文深入探讨了云时代 EDA 的新内涵及它在云时代再次流行的主要驱动力，包括技术驱动力和商业驱动力，随后重点介绍了 RocketMQ 5.0 推出的子产品 EventBridge，并通过几个云时代事件驱动的典型案例，进一步叙述了云时代事件驱动的常见场景和最佳实践。
解锁分布式云多集群统一监控的云上最佳实践
为应对分布式云多集群监控的挑战，阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One，凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点，为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案，实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长，在复杂多变的云原生时代中航行，提供了一个强有力的罗盘与风帆。
基于“日志审计应用”的 DNS 日志洞察实践
DNS 解析日志是一种记录 DNS 请求和响应的基础信息，监控 DNS 服务可以帮助用户识别网络活动并保持系统安全。日志审计服务支持采集 DNS 内网解析日志、公网权威解析日志、GTM 日志。理解 DNS 日志的字段含义，洞察 DNS 日志背后所代表的网络信息，既可以帮助发现和诊断 DNS 解析相关的问题，还可以检测和识别潜在的安全威胁。
iLogtail 进化论：重塑可观测采集的技术边界
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。
一文教会你如何使用 iLogtail SPL 处理日志
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。
Serverless GPU：助力 AI 推理加速
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
ARMS 用户体验监控正式发布原生鸿蒙应用 SDK
阿里云 ARMS 用户体验监控（RUM）推出了针对原生鸿蒙应用的 SDK。SDK 使用 ArkTS 语言开发，支持页面采集、资源加载采集、异常采集及自定义采集等功能，能够全面监控鸿蒙应用的表现。集成简单，只需几步即可将 SDK 接入项目中，为鸿蒙应用的开发者提供了强有力的支持。
道旅科技借助云消息队列 Kafka 版加速旅游大数据创新发展
阿里云云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其卓越的弹性能力，为道旅科技提供了灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求，该方案均能帮助企业实现资源动态调整和成本优化，同时保障业务的高可用性和连续性。