感謝有奉獻精神的人
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作者：荊磊 場景 現在通過 SLS 的 ES 兼容能力，可以很方便地實現用 Kibana 來查詢和可視化 SLS 的數據。對於從 ES 遷移到 SLS 的用戶可以繼續保留原來的 Kibana 使用習慣。下面來演示如何通過 Kibana 來訪
當我們沒有使用雲原生方案部署應用時採用的日誌方案往往是 ELK 技術棧。 這套技術方案比較成熟，穩定性也很高，所以幾乎成爲了當時的標配。 可是隨着我們使用 kubernetes 步入雲原生的時代後， kubernetes 把以往的操作系統
背景以及需求 線上業務對數據庫可用性可靠性要求較高，要求需要有雙 AZ 的主備容災機制。 主備集羣要求數據和 schema 信息實時同步，數據同步平均時延要求在 1s 之內，p99 要求在 2s 之內。 主備集羣數據要求一致 要求能夠在主
作者：荊磊 背景 ELK (Elasticsearch、Logstash、Kibana) 是當下開源領域主流的日誌解決方案，在可觀測場景下有比較廣泛的應用。 隨着數字化進程加速，機器數據日誌增加，自建 ELK 在面臨大規模數據、查詢性能等方
到家搜索業務具有數據量大、過濾比高等特點，爲了在保證高召回率的同時進一步提高檢索性能，美團到家搜索技術團隊與基礎研發機器學習平臺團隊基於GPU實現了支持向量+標量混合檢索的通用檢索系統，召回率與檢索性能均有較大提升。本文將介紹我們在GPU
最近，Redis 從開放源代碼的 BSD 許可證過渡到了更加限制性的 Server Side Public License (SSPLv1)。一石激起千層浪，Redis 的這一舉動，不僅分化了前 Redis 維護者，也再次引發業界對於“開
前言 沒有永遠的安全，如何在被攻擊的情況下，快速響應和快速溯源分析攻擊動作是個重要的話題。想要分析攻擊者做了什麼、怎麼攻擊進來的、還攻擊了誰，那麼日誌是必不可少的一項，因此我們需要儘可能採集多的日誌來進行分析攻擊者的動作，甚至在攻擊者剛落
GET _nodes/stats indexing 顯示已經索引了多少文檔。這個值是一個累加計數器。在文檔被刪除的時候，數值不會下降。還要注意的是，在發生內部 索引 操作的時候，這個值也會增加，比如說文檔更新。 還列出了索引操作耗費
去年4月至9月，阿里雲人工智能平臺 PAI 團隊與大數據基礎工程技術團隊合作，構建了基於知識庫檢索增強的大模型答疑對話機器人，並在阿里雲官方答疑鏈路、研發小蜜、釘釘大數據技術服務助手等多個線上場景上線，顯著提升答疑效率。相關文檔：【萬字長文
KubeSphere 社區雙週報主要整理展示新增的貢獻者名單和證書、新增的講師證書以及兩週內提交過 commit 的貢獻者，並對近期重要的 PR 進行解析，同時還包含了線上/線下活動和佈道推廣等一系列社區動態。 本次雙週報涵蓋時間爲：202
10 月 31 日，杭州雲棲大會上，日誌服務 SLS 研發負責人簡志和產品經理孟威等發表了《日誌服務 SLS 深度解析：擁抱雲原生和 AI，基於 SLS 的可觀測分析創新》的主題演講，對阿里雲日誌服務 SLS 產品服務創新以及背後的技術積累
作者：鈺誠 可觀測性 可觀測性（Observability）是指系統、應用程序或服務的運行狀態、性能和行爲能夠被有效地監測、理解和調試的能力。 隨着系統架構從單體架構到集羣架構再到微服務架構的演進，業務越來越龐大，也越來越複雜。雲原生時代背
隨着L2+自動駕駛功能的普及，整車架構的升級，以及越來越高的法規要求，ADAS產品的開發迎來了更高的挑戰：一方面，需要提高ADAS產品的整車性能，以應對更多的使用場景；另一方面，需要考慮ADAS的綜合成本，以應對量產壓力。據相
1、下載 官網：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 華爲鏡像：https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/ 官
1、背景 魔笛活動平臺要記錄每個活動的用戶行爲數據，幫助客服、運營、產品、研發等快速處理客訴、解決線上問題並進行相關數據分析和報警。可以預見到需要存儲和分析海量數據，預估至少幾十億甚至上百億的數據量，所以需要選擇一款能存儲海量數據的數據庫
