谢谢！
阿里巴巴在海量互联网服务以及历年双11场景的实践过程中，沉淀出了包括全链路压测、线上流量管控、故障演练等高可用核心技术，并通过开源和云上服务的形式对外输出，以帮助企业用户和开发者享受阿里巴巴的技术红利，提高开发效率，缩短业务的构建流程。
例如，借助阿里云性能测试 PTS，高效率构建全链路压测体系，通过开源组件 Sentinel 实现限流和降级功能。这一次，经历了 6 年时间的改进和实践，累计在线上执行演练场景达数万次，我们将阿里巴巴在故障演练领域的创意和实践，浓缩成一个混沌工程工具，并将其开源，命名为 ChaosBlade。
本文介绍了 Linux 的 Auditd 审计工具，用于监控和记录安全相关事件。内容涵盖工具安装、审计规则配置、日志管理和规则持久化。审计规则包括文件、系统调用的监控，适合检测敏感操作。通过 `auditctl`、`ausearch` 和 `aureport` 等工具，管理员可以分析日志并生成报告，提升系统的安全性和合规性。
在威胁事件响应中，黑客们越来越频繁地使用数据传输工具（包括用于将数据传输到SFTP服务器或直接传输到云端的工具），这些工具被攻击者广泛用于数据外泄，而数据泄露问题是勒索事件中很常见的问题。本文立足于常见的应用工具，对其进行详细的检测分析。
最近在网络探测的分析中，需要做一个使用ICMP协议进行压测的工具， ping或者fping多多少少都不满足需求，所以需要自己写一个。
这篇文章主要介绍traceroute底层的实现原理，所以不会完全复刻Linux自带的traceroute所有的参数的功能，否则会有大段的代码处理这些参数的逻辑，本文只是实现一个最基本的功能。
睡不着闲逛，在GitHub上看到一个不错的开源项目：Spring Startup Analyzer。
从项目名称中就大概能猜到，这是一个分析Spring应用启动过程的工具。Spring Startup Analyzer通过采集Spring应用启动过程的数据，进而生成一个交互式的分析报告，帮助用户发现Spring应用启动慢的位置。同时，Spring Startup Analyzer还提供了Spring Bean异步初始化的工具，来帮助开发者加快Spring应用的启动时间。
下面一起来看看其提供的强大功能。
数据工程的任务调度应该以“日志驱动”作为解决方案。而日志驱动的重要部分“日志解耦”正是提高系统健壮性的利器。
本篇文章聊聊如何使用 GPT 快速完成一个开源小项目，解决实际的问题，顺手点亮 GitHub 上 Nginx 开源社区的贡献者图标。“Talk is Cheap，Show you the Code。
以下是如何使用 Mint 升级工具升级到新的 Linux Mint 版本，即带有实际升级过程截图的 mintupgrade GUI。
如果你正在寻找最近发布的Linux Mint 21 Vanessa的详细升级步骤，请阅读本指南。
本篇文章将继续介绍这个仅有 2MB+ 身材大小的 Linux 软件包缓存和加速工具：APT Proxy。相比老牌的 apt cacher ng 而言，除了尺寸更小、内存占用更低（10M以内）、它还拥有无需配置，开箱即用等特点。
在外卖广告CTR场景下，深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景，本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战，从在线时延、离线效率两个方面展开，阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验，希望能为读者提供思路上的借鉴。