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日志服务-分隔符模式配置Nginx日志采集

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.

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Linux C++ 应用二进制兼容实践

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。

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Logtail 混合模式:使用插件处理文件日志

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。

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Kubernetes 日志查询分析实践

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。

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全方位 Logtail 状态监控

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。

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如何实现 Logtail 的状态监控与异常告警

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。

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Logtail 文件日志采集之完整正则模式

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。

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对接生态:Logstash 接入日志服务

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。

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Logtail 心跳监控最佳实践

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。

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Logtail 新功能:采集路径黑名单

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。

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直击痛点,详解 K8s 日志采集最佳实践

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。

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系列文章:Kubernetes日志采集最佳实践

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。

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Logtail新增支持自定义数据处理

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。

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五年双十一:SLS数据管道发展之路

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。

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大数据产品日志服务问题排查思路

在使用大数据产品日志服务过程中难免会遇到问题,我把踩过的坑总结了下,给需要的人看下。不定时更新中......

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Logtail提升采集性能

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。

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运维编排场景系列----给实例加到SLS机器组

### 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}}.

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日志服务(SLS)-服务日志全面升级

日志服务服务日志全新升级,支持更多日志类型,更多自定义配置和更少的logstore,多数日志类型完全免费。

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Kubernetes Ingress 日志分析与监控的最佳实践

Ingress主要提供HTTP层(7层)路由功能,是目前K8s中HTTP/HTTPS服务的主流暴露方式。为简化广大用户对于Ingress日志分析与监控的门槛,阿里云容器服务和日志服务将Ingress日志打通,只需要应用一个yaml资源即可完成日志采集、分析、可视化等一整套Ingress日志方案的部署。

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