技术博文

通过基于IoT的全链路实时质量，业务使用狄仁杰进行全链路埋点后，可一键接入魔洛哥平台，实现终端问题的实时感知和链路分析，以及智能终端系统业务场景的全链路实时质量。整体方案接入成本低（分钟级别接入），可实现全链路的实时质量分析，以及精准的终端预警能力。帮助开发运维同学实时发现问题，快速问题的定位分析。

在配置告警通知的时候，通常我们需要知道告警的触发详情。例如Nginx访问错误告警，我们需要知道错误的HTTP Status 分布，错误的机器IP等信息，并且需要将这些信息体现在通知中，以便在接收到告警通知后，能够一目了然地知道发生了什么事情。那么在创建告警规则的时候，我们就需要进行合理的配置，使得告警在触发后，可以将这些信息放在合适的位置发送给通知服务，从而在通知模板里可以被引用到，从而被正确地通知。

阿里云文件存储CPFS现已支持“数据流动”特性。该功能适用于2021年9月29日以后建立的CPFS文件系统。当文件系统启用该特性后，“数据流动”功能可以实现将对象存储OSS的bucket中的数据合并入CPFS进行统一命名空间的元数据管理。用户可以手动或者通过自动Lazy-load能力，将OSS中的数据复制到CPFS中，实现通过POSIX文件接口高速访问OSS中的数据，在保持数据在OSS中低成本存储的同时，获得高性能文件访问能力，满足云上自动驾驶、机器学习、HPC等大数据计算场景的需求。

本API通过车牌号快速获取车辆五项核心信息，包括品牌、登记日期、车架号等，助力二手车评估、维修、保险等场景实现数字化转型。数据源自权威公安交管库，日更同步，毫秒级响应，满足高并发需求，符合隐私保护规范，是推动汽车后市场智能化的重要工具。

在电商与物流快速发展背景下，实时快递查询成为系统开发常见需求。本文介绍如何通过快递查询API快速集成物流信息，提升自动化水平与用户体验，并提供Python调用示例及问题解决方案。

在本次测评中，我将对日志服务SLS产品进行全面评估，主要从以下四个方面展开。首先，我将进行功能测试，基于之前参加的两次训练实验，对其功能进行评估。其次，我将与其他数据分析&可观测性产品进行比较，以了解SLS的优势和差异。然后，我将进行成本与收益分析，探讨SLS作为一站式的可观测数据存储分析平台所带来的成本节约和收益提升。最后，我将对SLS进行简要总结，并提出一些期待，希望能够为用户提供有用的参考信息。

【10月更文挑战第2天】 利用电视盒子实现个人云相册，完成手机相册瘦身，以及数据安全保存，最小成本实现个人云部署

本文讲述了作者在使用阿里云产品进行技术探索的实践中，如何借助ECS、RDS、OSS、SLB和VPC构建高可用分布式系统。从最初的虚拟主机服务到全面的云服务，阿里云帮助解决了性能、负载均衡、数据存储和网络安全等问题。在面对性能优化、成本控制和安全管理的挑战时，作者通过监控、调整和采用安全措施确保了系统的高效运行。未来，作者将继续在云计算领域探索，利用AI、大数据及物联网技术驱动业务创新和增长。

在真实的企业生产中，对研发和运维的同学都会面临一个十分繁复且艰难的问题，就是对指标的监控和告警。具体我枚举一些特定的问题请对号入座，看看在算力爆炸的时代能否通过算力和算法一起解决！

对象存储OSS是阿里云提供的云存储服务，能够以低成本为用户提供高可靠性的海量数据存储服务。作为基础服务，用户需要时刻关注OSS的使用状况，检测异常状态，从而及时作出响应。

随着线上业务快速发展，远程身份核验需求激增。运营商二要素验证API通过对接三大运营商实名数据，实现姓名、手机号、身份证号的一致性校验，具备权威性高、实时性强的优势，广泛应用于金融、电商、政务等领域。该接口支持高并发、低延迟调用，结合Python示例可快速集成，有效提升身份认证的安全性与效率。

SLS告警通知体验重磅升级，支持了移动端免登陆的能力，从而可以随时随地在手机上查看告警信息并进行后续的管理，提升运维效率。

LBA tools are very useful for testing Storage stability and verifying DATA consistency, there are much better than FIO & vdbench's verifying functions.

通常，MATLAB中绘制三维曲面图，先要生成网格数据，再调用mesh函数和surf函数绘制三维曲面。若曲面用含两个自变量的参数方程定义，则还可以调用fmesh函数和fsurf函数绘图。若曲面用隐函数定义，则可以调用fimplicit3函数绘图。

在现代交通管理中，“人车不符”“证照分离”等问题频发，影响监管与安全。为此，基于多源数据的人车关系核验API应运而生，提供实时身份一致性验证，支撑智慧交通建设。

现在，你要是还没听过“通义千问”、“通义听悟”，出门都不好意思和别人打招呼。那么，以其为代表的 AIGC（AI Generated Content）又是如何凭实力屡屡破圈，其发展更是经历了怎样的烈火烹油、鲜花着锦呢？

iLogtail是阿里云中简单日志服务又名“SLS”的采集部分。 它用于收集遥测数据，例如日志、跟踪和指标，目前已经正式开源(https://github.com/alibaba/ilogtail)。本文通过介绍ilogtail如何在K8S环境进行安装、配置、使用的最简流程，帮助用户使用预编译版本快速上手ilogtail日志采集。

SLS最新推出了告警智能合并能力，让用户只需一些极简的配置，便可开启告警的智能降噪，抑制告警风暴。

本文描述了阿里云块存储快照服务基于高性能 ESSD 云盘提升快照服务性能，提供轻量、实时的用户体验及揭秘背后的技术原理。依据行业发展及云上数据保护场景，为企业用户及备份厂商提供基于快照高级特性的数据保护的技术方案，满足云上用户数据保护的迫切需求，保障云上企业业务连续性。

阿里云日志服务（SLS）通过提供一个Splunk插件（Add-on）实现SLS与Splunk的日志对接, 以便确保阿里云上的所有法规、审计、与其他相关日志能够导入到客户的安全运维中心（SOC）中。本文主要介绍如何在该Splunk Add-on中使用ECS实例RAM角色的鉴权方式，完成日志服务（SLS）到Splunk的日志投递过程。

在SLS告警中，告警监控通过对数据源的查询监控，然后产生告警，并将告警发送到告警管理，告警管理会对告警进行降噪处理包括合并抑制静默后，在将告警发送给行动管理，最终发送通知到用户配置的接收渠道。在整个过程中，告警监控作为告警的源头，决定着告警是否能准确的发出。在配置告警监控规则时，配置不当或者配置错误都会导致告警不能触发或者不是希望的触发。本文主要介绍在告警监控中如何进行自助排查问题。

在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。

连接1次孤岛，服务N个场景。Tapdata Live Data Platform （LDP）通过为实时数据集成增加一个高速缓存的方式，将企业核心的常用的数据实时复制到缓存层（最后一次ETL），再从缓存层为企业的多个应用场景快速提供数据， 实现一次打通，多次复用的降本增效价值。Tapdata LDP 现已入驻阿里云云市场。

近年来，Kubernetes作为众多公司云原生改造的首选容器化编排平台，越来越多的开发和运维工作都围绕Kubernetes展开，保证Kubernetes的稳定性和可用性是最基础的需求，而这其中最核心的就是如何有效地监控Kubernetes集群，保证整个集群的一个良好的可观察性。本期将为大家介绍Kubernetes的监控方案。

iLogtail使用入门-iLogtail本地配置模式部署(For Kafka Flusher)

阿里云 ESSD 为云服务器 ECS 提供低时延、持久性和高可靠的块存储服务，成为云厂商全闪块存储的业界标杆。存储团队推出了 ESSD Auto PL 新的云盘规格，把性能与容量解耦，提供 IO 性能按需供给两大关键特性。AutoPL 具备的灵活性和弹性能力降低了 IT 规模规划难度和因规划不当带来的风险，本文详细介绍了Auto PL 新产品特性、揭秘背后的技术原理。

在智能终端普及的今天，StarTower 的资源交互证明（RIP）技术通过算力打包、存储和调度，重塑了智能终端算力生态。虚拟化技术和容器化管理统一并优化了算力资源，分布式存储与微隔离技术保障数据安全，SDN 和边缘计算卸载提升了算力交互效率。这一创新为高效利用和共享算力开辟了新道路，引领智能化新时代。

阿里云SLS告警响应升级，通知渠道新增了对函数计算的支持，从而可以在告警触发的时候进行一定的自动化响应操作，以便进行故障自愈，减轻手动运维压力，提高系统的可用性。

本文介绍了AOP（面向切面编程）的基本概念、优势及其在Spring Boot中的使用。AOP作为OOP的补充，通过将横切关注点（如日志、安全、事务等）与业务逻辑分离，实现代码解耦，提升模块化程度、可维护性和灵活性。文章详细讲解了Spring AOP的核心概念，包括切面、切点、通知等，并提供了在Spring Boot中实现AOP的具体步骤和代码示例。此外，还列举了AOP在日志记录、性能监控、事务管理和安全控制等场景中的实际应用。通过本文，开发者可以快速掌握AOP编程思想及其实践技巧。

在数字化金融时代，身份真实性成为安全防线关键。银行卡三要素核验通过验证卡号、姓名与身份证一致性，提升身份识别准确率，广泛应用于金融、支付等领域。本文详解其技术原理、架构设计与工程实践，助力构建安全合规的身份认证体系。

K8s丰富的controller为分布式任务编排提供了极大的便利，然而任务的时长可能很短（如定时清理数据的任务），甚至有些任务因为一启动就运行失败出现秒退的情况，这给采集任务日志带来了很大的挑战。本文将基于高性能轻量级可观测采集器iLogtail探讨Job日志的多种采集方案，分析这些方案在不同场景下对日志采集所能做到稳定性保证以及方案优化空间。

本文介绍如何在文件存储HDFS版上使用 TensorFlow。