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游戏日志分析2:全方位数据采集

在上一篇文章中,我们介绍了日志数据对游戏的重要性,这一篇我们来讨论下如何高效地实施全方位无死角的日志采集。

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Logtail从入门到精通(五):分隔符Nginx访问日志采集实战

除正则表达式方式外,日志服务还支持分隔符模式的日志,分隔符支持单字符和多字符两种方式。本文通过Nginx分隔符访问日志为大家介绍如何使用Logtail采集分隔符类型的日志。

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Logtail从入门到精通(三):机器分组配置

基于集团内数年来的Agent运维经验总结,我们设计了一种灵活性更高、使用更加便捷、耦合度更低的配置&机器管理方式:自定义标识机器分组。此种方式对于动态环境非常适用,尤其适用于弹性伸缩服务和swarm、pouch(阿里docker)、Kubernetes等容器环境。

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Logtail从入门到精通(二):开启日志采集之旅

为了更好的了解日志采集,这里我们首先对日志采集中遇到的基本概念进行简要的介绍。

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Logtail从入门到精通(一):日志采集杂谈

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。每天采集接近百万服务器上数PB的实时数据,对接数千个应用与消费者。

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日志服务(原SLS)2018-1 月功能发布

2018年1月版本已发布,包含:Mysql Binlog/JDBC/Http Reqeust采集,IP位置/经纬度分析函数,Log4J/LogBack Appender,OSS访问日志分析等功能,欢迎试用!

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Java日志上云三剑客:Log4J/LogBack/Producer Lib

日志服务提供30多种数据采集方式,针对服务器、移动端、嵌入式设备及各种开发语言都提供完整的接入方案。对 Java 开发者而言,没有什么比熟悉的日志框架 Log4j、Log4j2、Logback Appender 更好使的了。

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IoT日志利器:嵌入式日志客户端(C Producer)发布

2017年12月19日至20日,2017云栖大会·北京峰会在国家会议中心召开,飞天智能是贯穿云栖大会不变的主题,云计算、大数据、人工智能、物联网等热门话题备受各方关注。其中阿里云日志服务发布的嵌入式日志采集客户端(C Producer Library) 就是其中解决物联网日志采集、分析难的利器。

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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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