漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中，成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示，当产品或者运营活动发布后， 通过收集运营数据、并建立漏斗模型，然后根据漏斗模型进行统计和分析，定位问题，从而进行对应的优化迭代，并持续跟踪，最终实现用户增长、产品优化等目标...
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...
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。
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。背景介绍日志的形式往往多种多样，如果只是简单的读入日志数据，将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据，将大幅提升数据的可用性，方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...
数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色，而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端（End-to-End）支持，帮助用户提升接入效率，并在费用、运维上有效降低成本。
修复一个Bug的成本在不同阶段有着天壤之别，发现问题越早，修复代价便越低。本文讲述了阿里云块存储在真实业务场景中的测试左移实践。
本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。
