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自建ELK vs 日志服务(SLS)全方位对比

提到日志实时分析,很多人都会想到很火的ELK Stack(Elastic/Logstash/Kibana)来搭建。ELK方案开源,在社区中有大量的内容和使用案例。阿里云日志服务产品在新版中增强查询分析功能(LogSearch/Analytics),支持对日志数据实时索引与查询分析,并且对查询性能和计算数据量做了大量优化。

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Logtail技术分享(一) : Polling + Inotify 组合下的日志保序采集方案

logtail是阿里云一款进行日志实时采集的Agent,当前几十万台部署logtail的设备运行在各种不同环境上(集团、蚂蚁、阿里云,还有用户部署在公网、IOT设备),每天采集数PB的数据,支撑上千种应用的日志采集。

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日志服务(原SLS)性能优化:一个SQL一秒分析一亿日志

日志服务(原SLS)提供LogSearch/Analytics在一秒内能:实时检索到该日志,并且提供5个组合条件查询10亿级数据,5个维度聚合SQL分析1亿条数据能力

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日志服务(原SLS)发布:仪表盘(Dashboard)功能

日志服务在9月推出仪表盘(Dashboard)功能,支持将查询分析语句进行可视化展示。

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日志系列--账单日志的统计分析

简介 成交账单是电商公司的核心数据,是一系列营销和推广活动最终的转化成果。这些数据包含了很多有价值的信息:从这些数据出发,可以描绘出用户画像,为下一步的营销提供方向。账单数据还能提供货物的受欢迎程度,为下一步备货提供准备。

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日志系列-常见处理方案

我们以[阿里云日志服务](https://www.aliyun.com/product/sls)为基础,介绍一些常用日志处理方案

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瑞小博的大数据平台技术选型及架构实践

公司创立之初,基于成本、效率等考量,我们选择了阿里云,至今已3个年头。这3年多里,我们使用了覆盖 弹性计算、网络、存储、数据库、大数据、安全、应用服务等多项领域的多款阿里云产品。

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基于SaltStack完成LVS的配置管理

之前由于工作需求,编写了SaltStack的 LVS远程执行模块 , LVS service状态管理模块 及 LVS server状态管理模块 ,并 提交给了SaltStack官方 Loadblance(DR)及RealServer的配置管理.

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存储与计算分离:OSS构建表 + 计算引擎对接

看到标题,可能有用户要问:OSS不是用来存图片、视频、及文件的吗,还可以在上面建表、数仓?计算效率和经济性表现怎么样? 本文先给出基本结论: OSS是什么? 对象存储(Object Storage Service,简称OSS)是基于阿里云飞天分布式系统的海量、安全和高可靠的云存储服务,是一种面向互联网的大规模、通用存储,提供RESTful API,具备容量和处理的弹性扩展能力。

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日志服务客户端(logtail)异常检测工具

日志服务客户端(logtail)异常检测工具,当日志收集端不工作或工作异常时,用户可通过logtail检测工具查看客户端是否存在异常情况,根据工具提示快速定位并解决问题。

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日志服务(原SLS)五月份发布:支持SQL进行日志实时分析

日志服务在2.5版本中提供 **SQL 实时统计分析功能** ,能够在秒级查询的基础上支持实时统计分析

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通过 SaltStack 管理服务器配置

通过 SaltStack 管理服务器配置 我在搜索Puppet的替代品时,偶然间碰到了Salt。我喜欢puppet,但是我又爱上Salt了:)。我发现Salt在配置和使用上都要比Puppet简单,当然这只是一家之言,你大可不必介怀。

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阿里云日志服务(SLS)安装使用方法简介

阿里云日志服务(SLS)入门简介,包括如何安装、配置、使用整个简单流程,帮助用户快速上手日志服务。文档最后介绍了日志服务一些高级特性和功能,用户可根据需求选择使用相应的功能

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云监控--3分钟帮你实现日志关键字报警

在企业级的业务运维和运营场景中, 日志正扮演着越来越重要的角色。但使用传统日志采集与分析方案ELK和监控界的老大哥Zabbix就面临着需要投入大量时间和人力搭建庞大的攻城武器、付出沉重的运维成本的问题,实在有点得不偿失。

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利用阿里云容器服务实现高可用抢红包应用

红包是春节习俗,原本是讨个吉利的意图。在互联网技术高度发展的今天,用手机抢红包已经成为一种文化、一种生活方式;据支付宝统计的数据显示,2016年2月7日除夕夜,支付宝共四轮“咻一咻”互动平台的总参与次数达到了3245亿次;在21点09分,用户的参与热情达到了顶峰,“咻一咻”峰值一度达到210亿次/.

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云上游戏数据分析实践

数据分析和游戏的生命周期与盈利息息相关,同时数据分析对游戏的运维也起到了至关重要的作用,精确的数据分析可以延长游戏的生命和帮助其盈利。本文针对游戏行业的数据特点,结合游戏数据分析的现状,对数据分析上云的技术选型、结合数加大数据计算服务MaxCompute(原ODPS)、SLS、RDS、DPC等产品和

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SLS:海量日志数据管理利器

日志是大规模集群管理系统中非常关键的部分,服务器上的各种日志数据可以帮助我们回答如运维、开发、运营、客服、安全等问题。SLS提供一个从日志采集、过滤、处理、聚合到在线查询的日志处理平台,满足各种日志处理分析需求。本文以用户选用SLS搭建一个端对端的日志服务为例进行详解,并解析其功能背后的技术架构。

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日志服务接入方式之log producer library

Producer Library解决的问题: 客户端日志不落盘:既数据生产后直接通过网络发往服务端。 客户端高并发写入:例如一秒钟会有百次以上写操作。 客户端计算与IO逻辑分离:打日志不影响计算耗时。

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日志服务接入方式之loghub log4j appender

使用Loghub Log4j Appender,您可以控制日志的输出目的地为阿里云日志服务,使用Loghub Log4j Appender的好处 客户端日志不落盘:既数据生产后直接通过网络发往服务端。 对于已经使用log4j记录日志的应用,只需要简单修改配置文件就可以将日志传输到日志服务。 异

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日志服务发布Windows Logtail,完整支持两大平台

日志服务支持客户端、网页、Syslog、SDK/API等方式接入数据,参考。 Linux平台上的Logtail客户端拥有优秀的性能和良好的接入体验,在解决跨平台兼容问题后,我们推出Windows Logtail,在功能体验、性能表现上对齐Linux平台版本。

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