数据灾备中心：创新性企业灾备管理服务
阿里云数据灾备中心旨在提供创新的灾备解决方案，确保企业业务连续性和数据安全。面对数据风险，如误删、勒索软件等，即使在公共云上，企业仍需灾备措施。数据灾备中心提供统一管理，通过3-2-1法则实现全面保护，特色包括统一覆盖多种资源、直观的星级评分和3D展示、简化运维流程。未来将推出更多功能，如资源分组评分、一体化策略中心、定制报表和消息中心，以支持不同行业的高要求，如金融、医疗等。
AIGC训练场景下的存储特征研究
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。
离散型工厂生产制造MES管理系统解决方案
MES 是车间中用以管理和优化从订单下达到产品完工的整个生产过程的硬件和软件的集合，它控制和利用准确的制造信息，对车间生产活动中的实时事件做出快速响应，同时向企业决策支持过程提供相关生产活动的重要信息。
在云栖，一场关于数据洞察的创新实践
数据驱动创新·创新鉴于未来。做好数据洞察，是鉴往知来的必备条件。阿里云将携手广大开发者，进一步完善相关技术和工具，提供更好的产品和方案，让数据洞察的应用更加广泛和深入。
阿里云VPC内网DNS日志正式接入SLS日志审计服务
内网DNS日志（Intranet DNS Log) 记录了指定阿里云uid下所有VPC网络内终端产生的DNS域名解析请求和应答，终端请求的这些域名既包含了配置在PrivateZone上的内网权威域名，也包含了外部公网域名。为了满足用户可以快速、简单实现多账号、多地域场景下内网DNS日志的采集、管理、中心化查询分析等需求，DNS与SLS联合开发，在SLS日志审计应用中发布一键开启内网DNS日志的功能。
谈一谈文件系统的多租户实践
为了保证多租户场景下，单个用户可以获得与独占资源时相同的体验，云服务需要综合利用负载均衡、请求优先级调度、实例隔离等多项技术，让用户流量恰当地分布在整个集群中。
阿里十年技术沉淀｜深度解析百PB级数据总线技术
数据总线作为大数据架构下的流量中枢，在不同的大数据组件之间承载着数据桥梁的作用。通过数据总线，可以实时接入来自服务器、K8s、APP、Web、IoT/移动端等产生的各类异构数据，进行统一数据管理，进而实现与下游系统的解耦；之后可以异步实现数据清洗、数据分发、实时计算、离线计算等计算过程，进而将结构化后的数据投递到下游的分析、归档系统，进而达到构建清晰的数据流的目的。广义上，数据采集与接入、传输链路、存储队列、消费计算、投递等都属于数据总线的范畴，整体上可以分为采集接入层、管道层、计算层。
MySQL数据库同步CDC方案调研
数据库同步是一个比较常见的需求，业务数据一般存储在一致性要求比较高的OLTP数据库中，在分析场景中往往需要OLAP数据库或者比较火的数据湖方案；CDC是数据库同步较为流行的方案，全称是Change Data Capture，主要用于捕捉数据库中变化的数据，然后根据变化的数据写入不同的目标存储。接下来是一些数据库CDC方案的调研及原理探讨，调研方案基于MySQL数据库。
日志数据入湖的设计与实践
SLS 的队列功能及上下游生态可以为日志入湖提供端到端的支持，要修高速公路（PaaS/SaaS 数据源），也要去做“村村通”（端、开源软件）。 SLS 入湖支持包括四个部分： ● 可靠的采集能力覆盖 ● 弹性的写入与存储能力 ● 日志 ETL 与入湖准备工作 ● 围绕湖生态的模板支持与一键入湖
iLogtail使用入门-K8S环境日志采集到SLS
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。
文件存储HDFS版和对象存储OSS双向数据迁移
本文档介绍文件存储HDFS版和对象存储OSS之间的数据迁移过程。您可以将文件存储HDFS版数据迁移到对象存储OSS，也可以将对象存储OSS的数据迁移到文件存储HDFS版上。
打造Java可观测性的5个关键步骤
伴随云原生和微服务的普及，可观测性设计基本上是作为一个线上业务服务必备的基础能力。这篇文章我将介绍天罡项目围绕可观测性的三大支柱：日志，指标以及链路追踪所做的可观测性设计和实践，以及项目中实施可观测性的5个关键步骤。
国家网络安全宣传周：勒索病毒利如刀，上网备好技能包
近年来，勒索病毒携带着日趋成熟的手段革新和愈发隐蔽、复杂的“进化”能力，开启了“重装上阵”的疯狂模式，“出镜率”大有提高。由于大型政企机构的网络资产价值高，就成了勒索病毒的头号“猎物”。 政企机构信息系统一旦被入侵或被破坏，将会直接危害到业务运营，进而危害到生产安全、社会安全、甚至国家安全。举办网络安全宣传周、提升全民网络安全意识和技能，是国家网络安全工作的重要内容。
释放Trace的价值-SLS OpenTelemetry新功能直击痛点
SLS在2021年4月份正式发布了对OpenTelemetry Trace 1.0版本的支持，完全兼容OpenTelemetry Trace1.0版本的所有字段，提供了Trace显示、分析、拓扑展示等功能。在功能发布后，众多客户开始接入SLS Trace并深度使用，其中对我们也提出来非常多的建议和需求。从中我们提取出了呼声最高的一些功能和优化点，加入到了SLS的Trace方案1.1版本中。
SLS数据加工——动态解析与分发日志实战
阿里云日志服务提供可托管、可扩展、高可用的数据加工服务。数据加工服务可用于数据的规整、富化、流转、脱敏和过滤。本文为读者带来了数据加工动态解析与分发的最佳实践。
AIOps：自适应机器学习异常检测
以下内容来自【2021阿里云开发者大会】中的内容分享，本次分享的题目是《AIOps：自适应机器学习异常检测》，该分享意在阐述机器学习算法在企业中的落地实践，通过算法和算力尽可能的提升企业运维人员的效率，为业务的快速发展保驾护航。
SLS新版本告警入门——用户、用户组及值班组
在之前的告警中，如果想要发送通知给某个用户，那么需要配置该用户的手机号或者邮箱。如果有多个告警都需要发送给同一个用户，就需要多次配置手机号和邮箱。假如告警要发给多个人，那么就要配置多个用户的手机号和邮箱。这就存在着诸多痛点。基于以上痛点，在新版本的告警中，加入了用户和用户组的管理，并且在此基础上添加了值班组，从而可以非常方便地进行用户的管理，还能够实现高级的值班功能。
初识Linux操作系统（根目录下的重要文件）（命令提示符的含义）
Linux系统基于"一切皆文件"的理念，重要文件分布在如/root（root用户目录）、/home（普通用户目录）、/etc（应用配置）、/dev（设备文件）、/boot（内核及启动文件）、/proc（动态系统信息）、/lib64（库文件）、/opt（软件存放）、/tmp（临时文件）。"[root@localhost ~]#"代表管理员在root目录，"$"代表普通用户。创建新用户用`useradd`命令。调节终端字体大小：Ctrl+Shift++增大，Ctrl+减号缩小。绝对路径从根目录开始，相对路径从当前目录开始。
阿里云产品在技术探索中的实践和思考
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。
利用阿里云云产品进行项目成本节约的实践
本文分享了利用阿里云降低成本的实践经验，主要通过选择合适的计费模式（如按量付费、包年包月和抢占式实例）、优化资源配置（弹性伸缩、资源监控与调整、适配存储方案）、利用优惠和成本管理工具（预留实例券、成本预警、优惠活动）以及案例分析，实现云计算成本的有效控制。通过这些策略，企业在保证灵活性和扩展性的同时，能更好地管理云服务成本，提高项目经济效益。
AIGC训练场景下的存储特征研究
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。
QCon大会精彩分享：数据湖、可观测、自动驾驶训练，阿里云存储独家技术详解与案例实践！
QCon 全球软件开发大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份开始举办以来，已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。
文件存储CPFS最佳实践-轻舟智航
通过与阿里云建立合作，轻舟智航可以更加专注地进行业务场景研发。轻舟智航通过使用阿里云CPFS和OSS数据流动解决方案，打造一体化的自动驾驶数据底座，并且依托CPFS的高性能和高吞吐，很好地支持轻舟智航业务的快速增长。
一文详解K8s环境下Job类日志采集方案
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。
再谈数据湖3.0：降本增效背后的创新原动力
越来越多企业选择数据湖作为企业数据存储、管理的解决方案。同时，数据湖的应用场景也在不断发展，各行各业都在云上构建数据湖，从一开始的简单分析，到互联网搜索推广和深度分析以及近两年大规模的AI训练，都是基于数据湖架构进行的。
使用日志上下文聚合插件使能上下文查询及Livetail
日志上下文浏览是排查业务故障时常用的方式，但受限于Logtail插件系统的设计，在Logtail 1.2.1版本前，如果用户使用Logtail插件来处理日志或采集容器的标准输出，那么用户将无法使用上下文浏览及Livetail功能。为了解决这一问题，本文将重点介绍如何使用日志上下文聚合插件来使能上下文查询和Livetail功能。
聊聊日志硬扫描，阿里 Log Scan 的设计与实践
SLS 新推出 Scan 功能，让未索引的字段也支持搜索（硬扫描模式），节省全量索引产生的构建和存储费用，同时 Scan 的运行时计算模式对于杂乱结构的日志数据有更好的适配，帮助企业客户实现数字化增效、IT 支出降本的目标。
K8s场景下Logtail组件可观测方案升级-Logtail事件监控发布
SLS针对Logtail本身以及Logtail的管控组件alibaba-log-controller，采用K8s事件的方式，将处理流程中的关键事件透出，从而让用户能够更清楚的感知其中发生的异常。
[SIGMOD 21 学习] 《JSON Tiles》解读: 半结构化 JSON 存算优化
本文是对 SIGMOD 2021 上《JSON Tiles: Fast Analytics on Semi-Structured Data》的学习总结，有错误之处欢迎交流。
零基础玩转SLS日志分析 - SLS Data Explorer发布
为了帮助用户改善查询分析体验，让更多不熟悉SQL语法的用户也能使用SLS进行日志分析，SLS推出了交互式查询分析功能（Data Explorer）。Data Explorer让用户只需一些简单的点击和选择操作即可完成复杂的日志分析场景，助力用户专注于业务分析之上，而无需关注SQL语法细节。
SLS告警最佳实践——自定义分析告警历史
在SLS告警评估、触发到通知的整个生命周期过程中，都会有一些日志记录，通过这些日志我们可以借助告警对系统的整体健康状况、稳定性等有一个相对全面的了解。
顺滑迁移Prometheus告警到SLS告警
Prometheus作为一个开源的云原生监控系统，具有很广泛的应用场景，通过各种Exporter收集各类设备，应用的指标，将各类指标抽象为时序数据，在Prometheus上可以使用PromQL进行高效的指标查询和分析。SLS告警是云上的一站式告警监控运维平台，支持各种Ops场景。SLS告警系统主要包括指标采集，监控系统，告警管理，通知管理等子系统。本文介绍如何将Prometheus告警无缝转换为SLS告警，并使用SLS告警的管理功能。
Alibaba Cloud Toolkit 中SLS插件助力线上服务问题排查
Alibaba Cloud Toolkit 是一款非常优秀的插件，新增SLS日志服务的功能，针对软件开发者日常工作中常见的问题排查场景，将日志服务平台的功能集成到ide当中，省去了不同窗口之间来回切换的时间，大大提高了日常工作的效率
SLS告警最佳实践——在通知中引用日志内容
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。
PolarDB Lens低调发布：洞悉百TB级云原生数据库
PolarDB是阿里巴巴自主研发的下一代云原生关系型数据库，阿里云日志服务PolarDB Lens围绕其提供了一站式的数据库资产概览、日志采集管理、分析和场景应用落地支持，本文介绍了PolarDB和PolarDB Lens的基本特性，并通过性能实验使读者对PolarDB Lens的功能有一个直观的认知。
SIGMOD 2021《Kafka 流处理对一致性和完整性的设计》解读
Kafka 以消息存储系统在业界闻名，近几年来 Confluent 公司对 on Kafka 流式计算场景又先后推出了 Kafka Streams（流计算）、ksqlDB（基于 Kafka Streams 的类分析型 DB 系统）。笔者对发表在 SIGMOD 2021 上的论文《Consistency and Completeness: Rethinking Distributed Stream Processing in Apache Kafka》做一些总结，梳理 Kafka Streams 在流处理场景上的设计思路。
