技术博文

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。

对于运维的日常工作来说，服务器监控是必须且最基础的一项内容。在企业基础设施运维过程中，管理员必须能够掌握所有服务器的运行状况，以便及时发现问题，尽可能减少故障的发生。本次主要介绍如何使用智能巡检，帮助您快速完成机器（ECS）相关指标的监控，降低您设置告警的复杂规则和冗余的设置。

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。

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。

阿里云的云监控服务用于监控阿里云资源和互联网应用，包括阈值告警和事件告警两种模式，支持配置多种告警通知渠道。您可以将日志服务开放告警配置为其中一个通知渠道，从而由日志服务告警系统完成告警降噪、静默等处理，并且接入包括短信、电话、微信、钉钉、邮箱在内的10多种通知渠道。

Zabbix作为常用的开源监控系统，提供了丰富的告警规则用于系统监控，同时支持多种告警通知渠道。您可以将日志服务告警系统设为Zabbix的一个通知渠道，由日志服务告警系统完成告警降噪、通知等处理，并且通过包括短信、电话、微信、钉钉、邮箱在内的10多种通知渠道发送给用户。

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。

数据库是企业业务的数据核心，其安全方面的问题已经成为数据泄漏和被篡改的重要根源。因此，对数据库的操作行为尤其是全量 SQL 执行记录的审计日志，就显得尤为重要。

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。

SLS新版告警支持多种监控目标，如SLS的日志存储，时序存储；也支持对外部系统如Promethus,Grafana,Zabbix产生的告警进行管理；在对SLS的存储进行监控时，用户可以自定义告警监控规则或者使用内置的告警规则。自定义告警监控规则主要包括监控目标，触发条件，行动配置等。本文主要介绍在创建自定义告警规则时，如何使用统一的查询分析语法来查询并定义监控目标。

AI时代，存储正从“容量底座”跃升为“智能引擎”。阿里云发布CPFS、KVCacheStore、AgenticFS及OSS/CDE Agent等新品，覆盖训练、推理、Agent全生命周期——百PB级吞吐、亚毫秒KV缓存、百万级Agent空间隔离、自然语言智能运维，全面支撑AI原生与Agent原生演进。

本文介绍如何让Trino支持阿里云OSS Tables——需对Trino源码做两处轻量修改（注册oss://协议），使其通过Iceberg REST Catalog对接OSS Tables，实现秒级交互式SQL查询。涵盖Table Bucket创建、Catalog配置及权限设置，助力BI分析师高效即席分析湖数据。（239字）

阿里云发布AgenticFS——全球首款Agent Native文件存储，专为AI Agent场景设计。单系统支持百万级AgenticSpace，提供目录级权限隔离、独立配额与性能QoS，峰值挂卸载达10万QPS，兼顾安全、弹性与超大规模扩展能力。（239字）

OSS Tables 是阿里云推出的 Iceberg 数据湖服务，原生兼容 REST Catalog 协议，让 Flink 无需额外部署元数据服务即可直连建表、写入与查询，实现 Exactly-Once 流式入湖，简化实时计算后的数据归宿问题。

本文解析链上多账号操作中“同一个人被当成一群人”的风险根源，指出设备指纹、网络出口、存储共享和行为雷同四大关联隐患；详解多账号浏览器（如MostLogin）如何通过底层内核改造、自然指纹模拟、独立网络与存储隔离实现环境级防护，并强调工具仅解决环境问题，行为合规与法律风险仍需用户自主把控。

当前对于向量存储的讨论寥寥，但其重要性不言而喻，向量存储正在从底层技术组件变成 Agent 平台的基础能力。这篇文章想从 Agent 的实际需求出发，谈谈我们对向量存储技术方向的一些思考，也分享我们在这个方向上的具体做法。重点会放在三种主流索引实现的取舍、混合检索和分布式架构的设计思路上。选型部分除了技术因素，还会聊聊 Serverless 这个容易被忽略但越来越重要的维度，最后通过伪代码演示阿里云两种 Serverless 向量存储的基本用法。

本文详解如何通过Kafka Connect Iceberg Sink Connector，将Kafka流数据实时写入阿里云OSS Tables数据湖。涵盖环境准备、Table Bucket/命名空间/表创建、Connector配置及权限设置，实现免运维、Exactly-Once的流式入湖。

本文详解Spark对接OSS Tables数据湖的极简方案：无需自建Hive Metastore，原生兼容Iceberg REST Catalog协议，仅需配置JAR包、凭证及Catalog参数，即可通过标准SQL完成建表、读写、分区、Time Travel等全功能操作。

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。

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。

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。

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。

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”。

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。

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。