SLS:海量日志数据管理利器
SLS:海量日志数据管理利器
日志是大规模集群管理系统中非常关键的部分,服务器上的各种日志数据(如访问日志、应用日志等)可以帮助我们回答如运维、开发、运营、客服、安全等各种问题,例如:
- 运维:服务是否正常,流量和QPS是多少;
- 开发:线上有没有异常和错误发生;
- 运营:多少账号开通了服务,其中开通失败原因是什么;
- 客服:系统登录不上了,是客户的问题还是系统的问题;
- 安全:谁访问了不该访问的数据。
然而要想从日志中获取这些信息,通常需要开发大量脚本和工 具,从头到底搭建端对端系统,并且为了保证服务可靠性和稳 定性,要做大量维护开发工作。阿里云自主研发的针对日志数 据的实时、大规模集中式管理服务SLS(Simple Log Service,简 单日志服务),能够提供一个从日志采集、过滤、处理、聚合到 在线查询的完整的海量日志处理平台,满足各种类型的日
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OpenSearch:轻松构建大数据搜索服务
随着互联网数据规模的爆炸式增长,如何从海量的历史、实时数据中快速获取有用信息,变得越来越具有挑战性。搜索是获取信息最高效的途径之一,因此也是各类网站、应用的基础标配功能。开发者想在自己的产品中实现搜索功能一般都是基于某个开源搜索系统(如ElasticSearch、Solr、Sphinx)搭建搜索服务。然而,除了购买主机或托管服务器,从系统熟悉、服务搭建、功能定制,再到服务上线,通常需要耗费较长时间。 云搜索是一种结构化数据的搜索托管服务,开发者可将数据上传至云端进行数据处理和索引构建,再通过API使用云搜索服务。它的出现很好地解决了以上问题。OpenSearch(开放搜索服务)是阿里云推出的一套自助式、可定制的云搜索服务,初衷是将阿里巴巴积累近10年的搜索引擎技术平台化、服务化,并开放给广大开发者,降低实现专业搜索产品的门槛,让开发
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实战云端CRM变革,挖掘零售电商潜能
自从电商开始真实运作的那天,人们便开始关注电商平台上的标准化数据所带来的潜在价值。但要采集和分析这些数据并不是一件容易的事。不同平台上的海量实时数据给数据采集带来了很大挑战,同时数据分析需求的多样性和时效性也急需通用而快速的分析平台支持。阿里云有得天独厚的电商基因,通过阿里内部各类业务需求的历练,其积累了大量的实践经验,特别是在电商平台数据处理方面的沉淀。这使得当我们基于阿里云的云计算服务来处理这些电商平台数据时有一种“回娘家”的感觉。 基于阿里云的数据采集 数据采集并不仅是获取数据并保存好,更重要的是要保证数据采集的商业价值。数据采集的商业价值基于海量和实时两大点。这也就意味着我们不仅要应对几乎无限增长的数据规模,还要保证很高的时效性。具有电商基因的阿里云的各个产品帮助我们紧紧抓住了商业价值的这两点基础。 基于阿里云来解决采集的数据规模不断增长的问题 我们在考虑设计一个可以对应无限增长的数据规模的采集服务时会考虑四个方面。 可扩展性:CRM系统几乎承担了所有的数据存储和计算的任务。在数据量越来越多以后,系统容纳不下了的情况是不被允许的。要做到无论数据怎么增长,都可以在不改变现有架构的...
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