本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践，计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则，即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分，还有大量的细节隐藏在冰山之下。
当代AI来势汹汹，本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
研发规范的目标，是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位，无法解决研发规范的落地问题，需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品：云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案，快来使用体验吧！
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。
区别于传统的流水线工具，本实验将带你体验云效应用交付平台 AppStack，从应用视角，完成一个 AI 聊天应用的高效交付。
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。
