简单介绍日志服务数据加工e_anchor函数与e_regex使用场景总结

- 为用户创建智能云相册 - 支持人脸检测，获取包括人脸位置、表情、年龄等信息 - 支持人脸分组，可以根据人物搜索、展示照片 - 支持照片标签检测，可以根据标签对照片进行分类 - 支持地理位置检测，获取照片拍摄的具体位置、时间，并且可以进行搜索

作为采集 agent，logtail 所采集的日志可能会就被用于对应用程序进行监控/告警，所以保证它自身处于正常状态对整个系统的稳定显得尤为重要。在之前的[《全方位 Logtail 状态监控》](https://yq.aliyun.com/articles/691336)中，我们曾介绍了关于监控 Logtail 各类状态的方法，包括基本的链路状态、资源使用情况等。

本文介绍在Linux服务器中，如何通过云存储网关的NFS共享来搭建集运OSS对象存储的的Nginx Web服务。

前言 在数据库代码化（Database-as-Code）实战一文中介绍了如何借助 Flyway 实现 migration based 的数据库迁移。但在实践过程中，发现了如下问题： 随着项目的发展，迁移脚本数量会越来越多，而全新部署时由于要执行所有的历史变更，部署时间会越来越长。

Kubernetes事件中心正式上线

为了让大家更便捷的使用Kubernetes事件功能，阿里云容器服务Kubernetes和日志服务SLS合作推出了Kubernetes事件中心，支持将Kubernetes中的事件实时采集到日志服务中，把阿里工程师在多年Kubernetes运维中积累的事件监控、告警指标提炼到事件中心，开箱即可获得这些积累的运维经验。

MySQL架构 MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。不同的存储引擎共用一个Server层。 Server层 概述 Server层包括 连接器 查询缓存 分析器 优化器 执行器 ... Server层功能 MySQL大多数核心服务功能 所有的内置函数，如日期、时间、数学和加密函数等 跨存储引擎的功能，如存储过程、触发器、视图等 连接器 连接器做什么？ 连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。

阿里云存储在线教育解决方案发布会暨百万专项扶持基金计划

免费的防疫数据分析与可视化平台能力---阿里云新冠病毒疫情分析App 新冠病毒疫情分析App是基于阿里云日志服务中台，提供的一站式的数据处理可视化分析系统。借助它，可以在全球范围内了解各省份、市区的全面一手疫情信息和防疫新闻动态。目前该能力全面开放给政府、社区、第三方平台和开放者进行广泛应用。

云时代对账单分析的强烈需求 对于传统的IT运维，通常上线机器，首先需要预估需求，然后申请预算，再发起采购单，等待采购完成，到最终上线，整个流程已经横跨几个月，甚至到1年。 云时代的到来，云厂商巨大的资源池，保证任何客户任意时刻都有足够的资源使用。

在Kubernetes中，日志采集和普通虚拟机的方式有很大不同，相对实现难度和部署代价也略大，但若使用恰当则比传统方式自动化程度更高、运维代价更低。本期将为大家介绍如何正确的进行Kubernetes的日志采集。

背景 在成本管家中，SLS提供了云产品账单的数据，通过SLS强大的分析和可视化能力，帮助客户分析云产品账单，优化成本。在发布后在客户中间引起强烈的反馈，不少客户要求在账单中增加实例名，Tag，资源用量等信息，通过更多维度数据做分账。

上一期主要和大家介绍从全局维度考虑如何去构建K8s中的日志系统，本期我们从实践角度出发来一步步构建K8s中的日志监控体系。构建日志系统的第一步是如何去产生这些日志，而这也往往是最繁杂最困难的一步。

使用日志服务提供的疫情分析App，免费开通与使用（2月11日发布），实时同步数据，支持更灵活的自定义交互式分析、可视化、仪表盘构建、钉钉告警、订阅等功能（完全免费）

本文通过具体的实践展示了如何利用云存储网关搭建一个和Active Directory集成的文件共享服务器。让用户在感受到传统文件协议的便利的同时可以享受阿里云对象存储服务所带来的海量存储空间以及高可靠性等独特优势。

应用程序需要数据， IT方案被创造出来是为了解决商业业务数据的问题。容器问世之时，它最初的目的是应对无状态化服务。随着容器技术的成熟，越来越多的人希望容器化应用可以直接关联数据。不论是传统的还是新型应用，都需要持久化存储。

目前新型肺炎疫情扩散比较快，为了让大家能够较为实时看到最新的情况，我们使用日志服务技术构建了一张新型肺炎疫情实时动态大盘 (手机可打开) https://1340796328858956.cn-shanghai.

查询接口 表格存储Tablestore作为大数据存储服务，提供了多种数据输出接口，主要包含： 单行读（GetRow）、 批量读（BatchGetRow）、 范围读（GetRange）、多元索引检索（Search）以及通道服务的数据订阅（Tunnel Service）。

消息系统对于消息的写入和消费提供多种模式，如 at-most-once，at-least-once 和 exactly-once，本文探讨如何在一个消息提供中高效支持exactly-once的写入和消费

混合云存储阵列与存储网关协同场景，核心是两个产品都具备连接OSS的能力，并能将数据缓存在存储阵列与存储网关上，从而在兼顾性能与成本的同时，给用户的混合云业务提供了最大可能的便捷与弹性。

从KubeConf关于OpenTelemetry PPT中的一些思考

本文介绍我在PyCon2019上海站的议题内容，根据Gartner的报告，AIOps将在未来5-10年落地开花，并集中统一各种Ops平台，本议题介绍AIOps的核心作用、相关工程难点（数据采集、数据中台、智能算法、自动化等）与开源方案选择，适当介绍了Python在其中的主要作用。

Fivetran提供SaaS服务，它连接到业务关键数据源，提取并处理所有数据，然后将其转储到仓库中，以进行SQL访问和必要的进一步转换。

本文将介绍一些在开发多 Linux 平台 C++ 应用时可能遇到的兼容性问题和相关的解法。虽然是以 C++ 为讲述对象，但兼容性这个问题，在没有 VM 帮你做这些脏活累活的情况下，是所有 C-like 语言（比如 Go、Rust 等）都可能遇到的。