日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。
阿里云OOS提供了定时升级Redis实例临时带宽的功能，以应对数据驱动业务中的流量高峰。这个功能允许用户根据预测的业务负载，在特定日期和时间自动增加Redis实例的带宽，确保服务性能和稳定性。在高流量事件结束后，带宽会自动恢复到原设置，节省成本。 此功能适用于电商平台促销、大型游戏更新等场景，确保在流量高峰期间的系统稳定运行。
CLR集成为SQL Server提供了强大的扩展能力，突破了T-SQL的限制，极大地拓展了SQL 的应用场景，如：复杂字符串处理、高性能计算、图像处理、机器学习集成、自定义加密解密等，使开发人员能够利用 .NET Framework的丰富功能来处理复杂的数据库任务。
通过阿里云云原生 API 网关在国泰落地，目前国泰所有访问大模型的流量均通过阿里云云原生 API 网关进行代理，在日均消耗近亿 Token 的同时，做到了对每个请求都进行敏感信息过滤，不论是输入大模型的内容还是由大模型产生的内容都进行了全面审计，大大降低使用大模型的数据安全风险。通过网关的 AI 插件，国泰产险做到了每个 Token 都知道是谁在用，用在哪个场景，给后续分析和成本管控提供了坚实的数据支撑。
对于众多开发者而言，Serverless 架构的核心优势在于其能够无缝集成多种云产品与组件，从而使得开发者可以更加专注于核心业务逻辑和创新。此外，Serverless 架构还提供了按量付费的灵活计费模式，进一步降低了资源成本。使用云应用开发平台 CAP，在 AI 领域，企业就可以专注于模型训练、算法优化等关键任务，让 AI 应用的开发、部署以及全生命周期的管理更加简单。可以预见 Serverless 技术将催生一系列创新且有趣的应用，而这些应用将不断拓展 AI 技术的边界。
本文主要介绍AI浪潮下的数据安全管理实践，主要分为背景介绍、Access Point、Bucket三个部分