官方博客-第34页-阿里云开发者社区

  • 警惕日志采集失败的 6 大经典雷区:从本地管理反模式到 LoongCollector 标准实践

    本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题,强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式:copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题,以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题,文章提供了最佳实践建议,如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法,以降低日志采集风险,提升系统可靠性。最后总结指出,遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。

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    代码采纳率如何提升至50%?AI 自动编写单元测试实践总结

    借助Aone Copilot Agent,通过标准化Prompt指导AI生成单元测试代码,实现50%代码采纳率,显著提升测试效率与质量,推动团队智能化研发转型。

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  • 2024-05-15
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    准确率100%,阿里商旅账单系统架构设计实践

    阿里商旅作为飞猪旅行旗下面向企业客户的数字化差旅解决方案产品,依托飞猪旅行机票、酒店供应链为企业客户提供一站式的机票、酒店、火车票、用车等预订管控及结算票据服务。阿里商旅不仅是集团欢行的供应商,而且近几年在商业化差旅市场上崭露头角,服务了2万+中大型客户,43万+小微企业。

  • 2024-05-15
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    基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案

    安全事件和事件管理(security information and event management,SIEM)通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析,来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据,与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。

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  • 2024-05-15
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    阿里云千亿规模实时日志分析的架构设计和实践

    本文为阿里云SLS 执少 在《DataFunTalk技术交流会:阿里云实时查询分析专场》分享时的议题内容(文字版本)。首先,阿里云日志服务SLS是一个什么样的产品和服务呢? 我们用一句话来概括的话,那就是我们是一个云上的、一站式的、可观测日志服务平台。 首先呢,我们提供了强大的日志数据采集能力,支持...

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  • 2024-05-15
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    【最佳实践】主机场景下如何使用ilogtail采集超大规模文件

    目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。使用场景客户的某些场景下,业务拆分的比较细,每个业务会定时输出一个日志文件(比如每小时输出一个文件),那么在一台机器上,可能会产生大量的日志文件。由于某些原因,用户不想在业务服务器上安装采集端,因此采用比...

  • 2024-05-15
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    统一观测丨使用 Prometheus 监控云原生网关,我们该关注哪些指标?

    MSE 云原生网关默认提供了丰富的 Metrics 指标大盘,配合阿里云 Prometheus 监控提供开箱即用的完整可观测性能力,能够帮助用户快捷、高效的搭建自身的微服务网关与对应的可观测体系。

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  • 2024-05-15
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    日志服务SLS最佳实践:通过SLS数据加工从VPC flowlog中过滤出跨region CEN流量

    本文就通过一个客户的实际案例开介绍如何使用在无法直接开启CEN flowlog的情况下,使用SLS的数据加工能力,从VPC flowlog的数据中过滤出客户需要的流量日志出来。

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  • Dify 开发者必看:如何破解 MCP 集成与 Prompt 迭代难题?

    Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台,GitHub Star 数超 10 万,为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心,升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管,显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos,Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用,实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维,大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。

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