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一步到位，服务器监控就是这么简单
作者: 元乙
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对于运维的日常工作来说，服务器监控是必须且最基础的一项内容。在企业基础设施运维过程中，管理员必须能够掌握所有服务器的运行状况，以便及时发现问题，尽可能减少故障的发生。本期为大家介绍如何使用阿里云SLS来快速构建一套完整的服务器/主机基础指标实时监控方案。
日志服务-分隔符模式配置Nginx日志采集
作者: wwwuzy
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日志服务支持通过数据接入向导配置采集Nginx日志，并自动创建索引和Nginx日志仪表盘，帮助您快速采集并分析Nginx日志。参考：[https://help.aliyun.com/document_detail/28988.
Linux C++ 应用二进制兼容实践
作者: 抱泽
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本文将介绍一些在开发多 Linux 平台 C++ 应用时可能遇到的兼容性问题和相关的解法。虽然是以 C++ 为讲述对象，但兼容性这个问题，在没有 VM 帮你做这些脏活累活的情况下，是所有 C-like 语言（比如 Go、Rust 等）都可能遇到的。
Logtail 混合模式：使用插件处理文件日志
作者: 抱泽
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作为一个服务百万机器的日志采集 agent，Logtail 目前已经提供了包括日志切分、日志解析（完整正则、JSON、分隔符）、日志过滤在内的常见处理功能，能够应对绝大多数场景的处理需求。但有些时候，由于应用的历史原因或是本身业务日志的复杂性，单一功能可能无法满足所采集日志的处理需求，比如： 日志可能不再是单一格式，有可能同时由 JSON 或者分隔符日志组成。
Kubernetes 日志查询分析实践
作者: 抱泽
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本文将介绍如何基于日志服务实现对 Kubernetes（以下简称 K8s）日志的采集以及查询分析，此外，还附带了对 Ingress、Audit 方案的简要介绍。为了方便大家通过操作来加深理解，本文提供了详细的操作步骤以及对应截图和配置代码。
全方位 Logtail 状态监控
作者: 抱泽
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作为日志服务的采集 agent，Logtail 目前已运行于上百万的机器，为万级别的应用提供服务，每天采集的数据已达到 PB 级别，这些实战的打磨使得 Logtail 在稳定性和性能上都已非常出色，在机器、网络等环境不变的情况下，配置完成后基本不再需要进行任何运维。
如何实现 Logtail 的状态监控与异常告警
作者: 抱泽
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作为日志服务的采集 agent，Logtail 一般位于业务数据链路的前段，为链路中的后续部分输送数据，因此，它的正常运行显得至关重要。经过多年的实战打磨，Logtail 在稳定性和性能上都已经比较出色，在机器、网络等环境不变的情况下，配置完成后基本不再需要进行任何运维。
Logtail 文件日志采集之完整正则模式
作者: 抱泽
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为了简化文件日志的采集过程，Logtail 提供了按行采集的极简模式：通过换行符来切分日志，每行作为一条日志。极简模式具有高效、配置简单等优势，但它将整条日志的内容作为整体，而不会对单条日志的内容进行额外解析，在有些场景下无法满足需求。
对接生态：Logstash 接入日志服务
作者: 抱泽
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作为日志服务的采集 Agent，Logtail 目前已运行在 100W+ 机器上，为万级别应用提供服务，但在输入源以及日志处理方式上仍有不足。为了弥补这些不足并更好地贴近于开源生态，我们为 Logtail 引入了插件系统，现已支持包括 HTTP、MySQL Query、MySQL Binlog 等输入源。
Logtail 心跳监控最佳实践
作者: 抱泽
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作为采集 agent，logtail 所采集的日志可能会就被用于对应用程序进行监控/告警，所以保证它自身处于正常状态对整个系统的稳定显得尤为重要。在之前的[《全方位 Logtail 状态监控》](https://yq.aliyun.com/articles/691336)中，我们曾介绍了关于监控 Logtail 各类状态的方法，包括基本的链路状态、资源使用情况等。
Logtail 新功能：采集路径黑名单
作者: 抱泽
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背景 在某些场景下，我们需要采集的日志会分散在多个目录，为了在一个采集配置中同时采集它们，我们往往需要把采集配置中的目录指定为这些目录的共同父目录，这在实际使用用可能会产生一些问题。以如下的目录结构为例，我们希望在一个采集配置内指定采集 dira/b/c 目录下的 *.log，就必须将采集目录指定为父目录 admin。
直击痛点，详解 K8s 日志采集最佳实践
作者: 阿里巴巴云原生小助手
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在 Kubernetes 中，日志采集和普通虚拟机的方式有很大不同，相对实现难度和部署代价也略大，但若使用恰当则比传统方式自动化程度更高、运维代价更低。
系列文章：Kubernetes日志采集最佳实践
作者: 元乙
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在Kubernetes中，日志采集和普通虚拟机的方式有很大不同，相对实现难度和部署代价也略大，但若使用恰当则比传统方式自动化程度更高、运维代价更低。本期将为大家介绍如何正确的进行Kubernetes的日志采集。
Logtail新增支持自定义数据处理
作者: 抱泽
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信息摘要： 为处理更复杂的日志采集场景，Logtail 插件功能支持自定义数据处理模式适用客户： 所有使用日志服务用户版本/规格功能： 1. 用户可使用Logtail的处理插件以自定义模式对采集的文本日志进行复杂处理。
五年双十一：SLS数据管道发展之路
作者: 元乙
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日志服务SLS是一款飞天团队自研产品，服务云上云下3W+客户，并在阿里经济体中作为日志数据的基础设施，在过去几年中经历多次双十一、双十二、新春红包锤炼。能够服务这个体量和用户规模，对产品的功能、体验、系统的稳定性和可靠性的要求是很高的。
Logtail提升采集性能
作者: 元乙
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为防止滥用消耗过多机器资源，我们对默认安装的Logtail进行了一系列的资源限制。默认安装的Logtail最多日志采集速度为20M/s，20个并发发送。如需提高采集性能，请参考本篇文章。
运维编排场景系列----给实例加到SLS机器组
作者: 巴梨
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### 场景简介 我们经常会有这样的运维场景，扩容一批机器需要配置SLS日志，对于已经配置好的SLS Logstore后，我们只需要将机器加到机器组里。 ### 解决方案 传统的解决方案是登录每台ecs实例并安装logtail，执行的命令为 ```shell wget http://logtail-release-{{ACS::RegionId}}.
