日志服务SLS

预测服务有助于提前规划，减少资源消耗和成本。阿里云日志服务的AI预测服务简化了数学建模，仅需SQL操作即可预测未来指标，具备高准确性，并能处理远期预测。此外，通过ScheduledSQL功能，可将预测任务自动化，定时执行并保存结果。

您有大量的数据，数据的存储和管理消耗您大量的成本，您知道这些数据隐藏着巨大的价值，但是您总觉得还没有把数据的价值变现出来，对吗？来吧，我们用一系列的案例帮您轻松落地AI模型服务，实现数据价值的变现......

日志服务采集到日志后，有时需要将日志投递至MaxCompute的表中进行存储与分析。本文主要向用户介绍将数据投递到MaxCompute完整流程，方便用户快速实现数据投递至MaxCompute。

阿里云接入经验总结

SLS性能持续分析基于开放的接入生态与持续性能分析的理念所构建（开放接入部分已在iLogtail开源），基于SLS 性能持续分析，将为广大开发者提供开箱即用、一站式的的性能观测体验，助力开发者轻松面对多云、多Region、多版本、微服务等场景下的性能分析需求。

Alibaba Cloud Lens Copilot 大模型助力云设施运维与运营：Alibaba Cloud Lens Copilot 采用基于通义模型的 NL2Query 技术，融合 Alibaba Cloud Lens 中的资产数据与知识图谱，分析运维场景多模态数据，实现了 Q/A 查询和应答功能，准确将自然语言翻译查询语句及时找到结果。

全栈可观测App提供了一套完整的分析工具，从数据统计分析能力到数据关联，再到具备智能化和自动化特性的相关工具，以解决人们在可观测性方面所遇到的问题。未来，我们将持续提供更加丰富和强大的分析工具来满足用户的需求。

本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示，SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能，自定义仪表盘；SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据，建设完整统一的大模型可观测方案，为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。

SLS 全新发布运维场景基础模型，覆盖 Log、Metric、Trace 等可观测数据场景，模型提供开箱即用的异常检测、自动标注、分类和根因分析等能力；根因分析算法千级异常请求秒级定位，生产中准确率达95%；同时支持人工辅助微调，提供人工标注、结果打标修正，模型根据人工反馈自动微调，提升场景准确率。

CloudLens for OSS支持OSS Bucket粒度的统一管理视图，支持资源用量、访问分析、异常检测、安全分析等可视化分析能力，提供场景化运维管理，实现Bucket资产的可观测性。

阿里云日志服务 SLS 全面拥抱云原生和 AI，近一年持续进行技术创新，此次云栖大会上发布了在稳定可靠、高性能、开放易用、AI 加持、低成本等五个方面的全面升级。

随着云计算技术不断升级，承载业务的 IT 基础设施规模扩大，各个应用之间的链路关系变得越来越复杂，每时每刻都在产生海量级的日志。

介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级，融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能，帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。

随着企业对网络安全和数据安全防护水平要求的逐步提升，企业管理对企业生产运维过程中所产生的日志数据，在留存处理、权限隔离、跨境合规、数据汇总等方面提出了更高阶的需求。为了满足大客户及一些国际化客户安全合规、简单快速地接入日志、使用日志、操作日志，我们提出了一种新的解决方案——“云产品统一接入API”。统一接入API主要针对阿里云云产品日志类型，以API的方式提供企业或组织用户快速上手，编排灵活的日志采集方案。