官方博客-第14页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    链路追踪(Tracing)其实很简单——链路成本进阶指南

    广义上的链路成本,既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销,也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解,本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本,人力成本将在下一小节(效率)进行介绍。

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  • 2024-05-15
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    开源Flink迁移至实时计算Flink全托管版最佳实践

    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。

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  • 2024-05-15
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    Logtail日志采集支持高精度时间戳

    本文为您介绍在使用Logtail进行日志采集时,如何从原始日志中提取毫秒精度时间戳。

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  • 2024-05-15
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    日志服务 Scan 功能工作机制与最佳实践

    大数据快速增长的需要泛日志(Log/Trace/Metric)是大数据的重要组成,伴随着每一年业务峰值的新脉冲,日志数据量在快速增长。同时,业务数字化运营、软件可观测性等浪潮又在对日志的存储、计算提出更高的要求。从时效性角度看日志计算引擎:数仓覆盖 T + 1 日志处理,准实时系统(搜索引擎、OLA...

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  • 2024-05-15
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    湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF

    通过EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF,通过统一的元数据管理,多种数据源入湖,搭建高效的数据湖解决方案。

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  • 2024-05-15
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    日志审计:多账号下VPC流日志采集与监控方案

    本文主要介绍如何基于日志审计进行跨账号的VPC流日志采集与监控。

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  • AI大模型运维开发探索第五篇:GitOps 智能体

    本文探讨了 Manus 智能体的设计及其与传统智能体的差异,重点分析了 CodeAct 机制对智能体执行效率的提升。作者通过《基于LLM的数据仓库》实验反思了交互接口选择的重要性,并提出操作系统和文件系统作为良好的自反馈交互系统。文章进一步结合 GitOps 和持续集成(CICD)理念,设计了一种低成本、可观测性强的智能体运行方案,包括计划智能体(Planner)和执行智能体(Executor)的协作流程。通过实际案例对比,展示了 GitOps 智能体与 Manus 的相似效果,并总结了其在记忆增强、推理可观测性、低成本部署及跨环境适配等方面的优势。最后提供了相关代码路径和参考材料。

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