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Logtail技术分享(二) : 多租户隔离技术+双十一实战效果

目前logtail已承载阿里云全站、所有云产品服务、全球各Region部署、阿里巴巴集团(淘宝、天猫、菜鸟等)上重要服务的数据采集。在集团内部一台服务存在数百个采集配置属于常态,每个配置的优先级、日志产生速度、处理方式、上传目的地址等都有可能不同,如何有效隔离各种自定义配置,保证采集配置QoS不因部.

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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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Flume + Solr + log4j搭建web日志采集系统

首先我们有多个web 应用,每个web应用每天都有不断的日志产生,这些日志文件现在以文件的形式存储在服务器当中,我们需要收集这些日志,并对日志进行查询。 所以整个流程就是,Flume agent 收集日志 -> Morphline 进行过滤 -> 对结果进行索引然后在Solr中进行搜索。

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【大数据新手上路】“零基础”系列课程--Flume收集网站日志数据到MaxCompute

概述:大数据时代,谁掌握了足够的数据,谁就有可能掌握未来,而其中的数据采集就是将来的流动资产积累。 任何规模的企业,每时每刻都在产生大量的数据,但这些数据如何归集、提炼始终是一个困扰。而大数据技术的意义确实不在于掌握规模庞大的数据信息,而在于对这些数据进行智能处理,从中分析和挖掘出有价值的

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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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Flume NG 简介及配置实战

最近在做日志采集相关的开发,了解了flume原理和实现,转载一篇文章,一起学习。

开发框架与中间件 分布式系统与计算 日志采集

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