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函数计算+日志服务 -- Serverless监控指标聚合新玩法

背景 本文旨在介绍通过阿里云函数计算(FC)结合日志服务 (Log Service)简单方便地搭建一套Serverless监控系统。日志服务的一个典型使用场景是将监控指标数据通过日志(json/csv 格式)的方式上传到日志服务(例如每个请求一条日志),借助日志服务强大易用的功能做索引,查询分析,制作面板功能和设置报警规则,可以花费很小的代价就能建立起监控大盘和报警系统。然而随着业务增长,当日调日志条数超过几亿甚至更多,实时聚合超过一个月的原始数据(如大盘显示过去30天的P99延迟变化)显然不再现实。一个可能的解法是在服务端做本地聚合,减少日志聚合的数量,然而这样的做法会丢失掉原始日志中详细的信息,不便于日后单请求问题的调查,并不完美。既然问题的根源在于长时间query聚合数据量过大,那么自然可以基于日志服务做定时的pre-aggregation。我们抽象出如下图所示的指标聚合系统,本文将介绍如何使用FC实现Aggretor借助Log Service的查询分析能力实现Serverless的海量指标聚合系统。 系统架构 下面展示了一个非常简单的Serverless指标聚合系统的架构,仅需...

2019年如何利用云和区块链打造企业的数字化生态系统

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