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。
本文整理自2024年云栖大会阿里云智能集团高级技术专家金吉祥的演讲《ApsaraMQ Serverless 能力再升级,事件驱动架构赋能 AI 应用》。
这篇文章旨在提供技术深度和实践指南,帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分,我们将通过一些实际案例,进一步展示如何在不同场景中应用这项技术,提供更多实践启示。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector,iLogtail启动架构通用化升级,旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而,通用化的过程总会伴随性能劣化,本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路,并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
SLS 是阿里云可观测家族的核心产品之一,提供全托管的可观测数据服务。本文以 o11y 2.0 为引子,整理了可观测数据 Pipeline 的演进和一些思考。
目前 MSE 服务治理的 离群实例摘除、标签路由、金丝雀发布、全链路灰度等功能已经使用该路由方案,经过我们的压测与演练,在CPU、RT等方面均有不少提升,以 Demo 应用为例 (服务调用的跳数为2,下游30节点,每个节点1c2g) 其中调用 RT 提升约 6.7%。