Loki 日志聚合与结构化治理（2025）
Loki 日志聚合与结构化治理（2025）Loki 以标签索引日志，适合低成本、高效检索与聚合。一、结构化与标签结构化：统一字段与上下文；JSON 行日志规范。标签：控制基数，核心标签包括服务、环境、租户与 TraceID。二、采集与管道采集：Promtail/Agent 收集并清洗；敏感信息脱敏。
聚合
Redis GEO地理查询：半径与聚合治理
使用 Redis GEO 实现地理位置检索与聚合，规范坐标与半径、排序与分页，支撑附近与地图场景。
"Grafana Loki 日志聚合与 Promtail 配置实战"
"使用 Promtail 采集并推送日志到 Loki，提供典型配置与查询验证方法，构建易维护的日志聚合。"
ClickHouse 物化视图实时聚合与去重治理（2025）
ClickHouse 物化视图实时聚合与去重治理（2025）一、表与视图设计明细表：存储原始事件；索引按查询模式设计。物化视图（物化视图）：将明细写入 `AggregatingMergeTree` 进行 `实时聚合` 与 `去重`。二、聚合与去重聚合函数：`sum/count/uniqExact/a
"MongoDB 聚合管道与索引优化实战"
"结合复合索引与聚合管道提升查询与统计性能，提供可执行的索引与管道示例。"
"CSP报告与Report-To聚合与监控最佳实践"
"结合Report-To与Reporting-Endpoints及legacy report-uri，构建CSP违规报告的统一采集与监控聚合，实现前端安全策略可观测。"
ClickHouse 性能优化（MergeTree、分区与索引、TTL 与聚合）
基于 MergeTree 家族的存储引擎，优化分区与主键、索引与 TTL，提升分析查询性能并提供可验证方法。
BFF 架构与接口聚合（后端 For Frontend、缓存与降级）
采用 BFF 架构为不同前端提供定制接口聚合与适配，结合缓存与降级策略，提升体验与稳定性。
前端 Web Vitals 长期趋势与告警策略（LCP/INP/CLS 聚合与阈值验证）
聚合Web Vitals（LCP/INP/CLS）形成长期趋势并设定阈值告警，结合采样与分段分析，提供前端与后端实现与验证方法。
