本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案，随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节，最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
Syslog是一个常见的日志通道，几乎所有的SIEM（例如IBM Qradar, HP Arcsight）都支持通过Syslog渠道接收日志。本文主要介绍如何通过Syslog将日志服务中的日志投递到SIEM。
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。
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下，对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战，GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
随着云计算的普及，越来越多的传统企业客户也在选择把IDC的业务系统搬到公共云上，实现更大的弹性、更强的灵活性、更高的性价比。但与泛互联网型企业的轻资产相比，传统企业的云下IT规模较大，有比较沉重历史包袱重，以及各种行业安全规范的约束，所以对于网络的规划设计、部署使用、运维管理都有自己的要求，仅仅具备云产品的初级使用能力已不能满足实际使用需求。企业级云上网络架构的重点是帮助企业用户更高效地搭建安全可靠的云上网络架构，本文主要针对企业客户在云上的南北向流量（访问internet/被internet用户访问）和东西向流量（企业内部VPC互访）的互访、安全、管理等多方面需求，利用CEN-TR（云企业网企业版）实现云上东西向+南北向流量安全和统一公网出口的最佳实践。
