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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

作者:余韬(讯飞) 背景 观察系统的运行状态,排查疑难问题,日志作为一种历史悠久的可观测手段,始终扮演着不可替代的角色。 科学的本地日志管理策略,不仅能在本地保留更完整历史记录,最小化性能开销,并且能为日志采集和后续分析提供便利。然而在实际运维中,我们时常遇到反例,这类管理缺陷带来的采集现在对于主流采集工具(LoongCollector(原 iLogtail)、Filebeat、Fluentbit、Vector、OpenTelemetry Collector)均无法完美解决,唯有从源头解决才是最佳实践。 我们将沉淀自阿里云云原生可观测团队的经验总结成本文,希望给大家一些启发,一起让日志更好地为大家服务。 反模式 1. 使用 copy truncate 模式轮转日志,因两个动作非原子并创建新文件,可能导致日志丢失或重复采集 使用 logrotate 的 copy truncate 模式轮转日志的原理是先复制原日志文件,然后截断原文件。这种方式存在以下问题: a. copy 动作产生的新文件可能被当作新的内容重复采集。因为文件系统的 inode 变化,采集器可能无法正确识别这是轮转后的旧文...

懒懒笔记 | 课代表带你梳理【RAG课程 13&14:多模态突围与综合论文问答系统实战】

“缓存搞定了、异步也安排了,RAG 终于跑得飞快……但它真的能看懂图了吗?” 🙋‍♀️ “PDF 里的图表,怎么总像谜语人?” 🙋‍♂️ “论文里密密麻麻的公式,是让人看,还是让人头疼?” 别急,前面几讲我们刚把 RAG 提速到起飞,这次——直接上天看图表! 第13、14讲,火力全开攻克“多模态”难题,聚焦如何让 RAG 看图识表、解读论文、图文并茂输出高质量答案! ​​为什么要引入多模态?​​ ​​现实痛点​​:合同、论文、产品手册中,50%关键信息藏在图表里(如论文实验数据、财报统计图) ​​传统局限​​:纯文本RAG处理PDF时,图片=空白,表格=乱码(全靠OCR硬扛,效果看命💔) ​​解法​​:引入多模态大模型(MLLM),让AI像人类一样​​图文协同理解​​ 基本原理 ​​层级​​ ​​核心任务​​ ​​技术方案​​ ​​关键突破​​ 感知层 ​​(特征提取) 多模态→统一向量化 • 图像:CNN/ViT • 音频:频谱Transformer • 文本:BERT/GPT • 视频:帧序列编码 打破模态壁垒 异构数据统一表达 ​​ 对齐层​​ (语义映射) 跨模态语义关联...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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