技术博文

本文主要介绍IDaaS EIAM两种日志（管理操作+用户行为）接入SLS日志审计的最佳实践

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)

介绍Hadoop 大数据系统在文件存储 HDFS 版上的最佳实践

阿里云日志服务（SLS）提供了Log，Metric，Trace等三种数据快速接入的能力，同时也提供了丰富的分析功能和可定制化的Dashboard的能力，客户可以利用SLS快速的搭建可观测性平台，让用户更加关注于分析，降低用户接入各类数据的门槛。本文主要讲述应用接入SLS Trace服务后，针对各种场景化如何配置告警。

AES加密解密

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。

阿里云API网关服务提供API托管服务，提供了强大的适配和集成能力，可以将各种不同的业务系统API实现统一管理。API网关同时支持将API访问日志一键存储到日志服务，通过日志服务强大的查询分析能力，用户可以针对访问日志自定义计算多种指标，监测服务运行情况。继而通过定时SQL将结果指标直接存储到时序库，直接查询API网关指标，而且可以通过较低成本长期存储指标数据。 下面我们一步步从头开始，学习如何利用日志服务监测API网关及其代理的服务。

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。

本文介绍三款 "schema-on-read" 类型日志系统。

Jaeger的高可用最核心的部分是Jaeger后端（包括Collector、Kafka、Flink、DB、Query、UI），我们最好的方式是寻找一个能够兼容Jaeger的后端系统，提供高可靠、高性能的能力。而SLS最近发布的Trace服务恰巧可以完美解决这个问题。SLS最大的一个特点就是高性能、弹性和免运维，让用户轻松应对激增流量或者规模评估不准确的问题，SLS服务本身提供99.9%的可用性以及11个9的数据可靠性。

MiniMax 依托于阿里云容器服务 Kubernetes 版（ACK）和容器计算服务（ACS）提供的 ACS Agent Sandbox，为其最新发布的企业级平台 MaxClaw 构建了一套端到端的云原生 Agent 基础设施。

探数平台的ISBN数据查询_专业版API致力于解决高校教辅书籍管理与交易中的痛点。通过输入13位ISBN编码，用户可快速获取图书名称、出版社、作者等20+维度信息，确保正版与版本准确性。该API包含图书基础信息查询和版本对比功能，适用于二手书交易、图书馆管理及电商场景。文档详细解析了ISBN编码规则、接口调用流程及Python示例代码，助力开发者高效集成，推动图书管理数字化升级。

AgentRun 基于 Tablestore 提供三类智能体记忆能力：会话历史（维持单轮多轮上下文）、长期记忆（跨会话存储用户偏好等结构化信息）、会话状态（持久化任务进度等元数据），支持控制台配置与 SDK/SDK 集成。

阿里云 EBS 推出“云盘克隆+快照预热”双引擎，毫秒级加载镜像，支撑 AI Agent Sandbox 大规模并发启动。克隆实现同区云盘秒级复制，预热消除冷启动延迟，最高支持 1 万盘并发创建，存储成本降 80%，已公测开放。

随着“新基建”战略推进，我国已建成全球领先的移动通信网络。基于基站数据的LBS定位服务成为各行业数字化转型的重要工具。探数平台基站查询API整合三大运营商数据，提供高精度、低延迟的地理位置查询服务，广泛应用于位置推荐、物流追踪等领域。本文详细介绍该API的核心功能、返回字段及调用流程，并通过Python示例展示使用方法。未来，随着5G和AI技术发展，基站定位将迈向厘米级精度，赋能自动驾驶、工业物联网等前沿领域，助力开发者抢占位置经济的战略高地。

通过论文，阿里云展示了如何利用软硬协同（ASIC+SoC）与端云融合（Local+EBS）的技术红利，打破存储性能、成本与可靠性的“不可能三角”。

在生成式AI的大潮中，并行文件系统作为高性能数据底座，为AI算力提供高吞吐、低延迟的数据存储服务。在本话题中，我们将介绍阿里云并行文件存储CPFS针对AI智算场景而提供的产品能力演进与更新，深入讲解在性能、成本、稳定、安全等方面的技术创新。

在 Data + AI 时代，随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合，对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施，迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新，深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展，并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。

企业上云的策略，从 Cloud-Hosting 转向 Serverless 架构。块存储作为企业应用上云的核心存储产品，将通过 Serverless 化来加速新的计算范式全面落地。在本话题中，我们将会介绍阿里云块存储企业级能力的创新，深入解析背后的技术细节，分享对未来趋势的判断。