“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。”
时序引擎在可观测场景中的重要性Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一，是可观测场景的重要组成部分，相比Log、Trace数据，具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点，SLS在2年多前发布了时序存储引擎，并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例，每天...
Flink全托管产品（Flink Serverless）是一款基于Apache Flink构建的全托管产品，为您提供全托管一站式的实时计算服务，具有免运费、高增值、低成本等特性。本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色，而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端（End-to-End）支持，帮助用户提升接入效率，并在费用、运维上有效降低成本。
本文基于常见的服务调用场景，以Ribbon负载均衡组件为例，展示了微服务洞察能力能够在关键的位置为我们还原与记录丰富的现场信息，使得原有的黑盒场景能够便捷直观地被观测到。在微服务架构下，类似的不便观测的重要场景还有非常多，都可以借助微服务洞察能力来监测或是在异常时辅助排查。同时，全链路灰度是微服务治理中比较重要的一个场景，我们在落地全链路灰度的过程中最让人头大的两个问题就是流量路由不生效以及流量逃逸，我们借助于微服务洞察能力可以快速定位与解决全链路灰度相关的问题。
借助日志治理的现有能力，我们能够在不重启应用的前提下，动态采集任意点位信息，同时由于日志治理在采集信息时会引入链路信息，在分析复杂调用问题时能够起到很好的效果。
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...
应用身份服务IDaaS(Identity as a Service)是阿里云原生身份管理系统，可以统一管理各应用中分散的账号，并集中分配应用访问控制权限，降低低效、重复的账号访问配置和运维工作。
