对于大部分开发者而言，经常会面临这样一种场景：“我知道日志数据很宝贵，但今天没有明确需求，能否有一种成本很低的方案先把日志备份起来，不占用空间。有一天有明确需求时，能够快速、方便分析日志”。
日志服务推出 LogShipper功能就是为了该问题诞生的，LogShipper可以便捷地将日志数据投递到OSS、ODPS等存储类服务，配合EMR（Spark、Hive）等离线计算，以最小成本支撑这类需求。
整体方案
LogShipper是LogHub后续消费者，用以将实时流数据，转化为离线块数据。目前支持OSS、ODPS两种存储。即将会支持OTS（表格存储）、OAS（归档服务）等更多存储服务。
该方案在日志服务中位置：
- 日志枢纽（LogHub）：通过Agent/API实时收集、订阅、消费数据
- 日志投递（LogShipper）：将日志定时归档至存储/计算类服务（ODPS/OSS）
- 日志查询（LogSearch）：提供基于时间、关键词查询用以定位及分析问题
方案优势：
- 易用：0运维、管理，1分钟完成
- 0维护：自动重试、稳定、可靠
- 弹性：扩展，最大支持百TB/天级数据量
- 成本低：通过压缩+OSS对数据进行最低成本存储，按需通过EMR/ODPS进行最低成本计算
数据产生到通过LogShipper投递时间：
- OSS：5 分钟
- ODPS：15-30 分钟，取决于调度任务时间
整个数据生命周期看，比较适合准实时、T+1、以及长时间归档的场景。对于实时性更高的要求，可以通过LogHub接口进行Pull模式流式消费（<3秒），可以参考 storm、spark streaming
什么样的场景适合？
- 对日志暂无明确处理需求，但需要长时间存储。OSS是目前单价最便宜的存储服务，并且价格在持续优化
- 通过开源软件EMR (Spark，MapReduce)、或ODPS处理OSS日志的用户
- 分析类计算场景不多，主要目标是存储的用户
场景1：日志审计
小A维护了一个论坛，需要对论坛所有访问日志进行审计和离线分析
- 社会部门需要小A配合记录最近180天内用户访问情况，在有需求时，提供某个时间段的访问日志
- 运营同学在每个季度需要对日志出一份访问报表
小A使用日志服务（LOG）收集服务器上日志数据，并且打开了日志投递（LogShipper）功能，日志服务就会自动完成日志收集、投递、以及压缩。有审查需要时，可以将该时间段日志授权给第三方。需要离线分析时，利用EMR跑一个30分钟离线任务，用最少的成本办了两件事情。
场景2：日志分析
小B是一个开源软件爱好者，喜欢利用Spark进行数据分析，他的需求如下：
- 移动端通过API收集日志
- 通过Spark Streaming对日志进行实时分析，统计线上用户访问
- 通过Hive进行T+1离线分析
- 将日志数据开放给下游代理商，进行其他维度分析
通过今天LOG+OSS+EMR+RAM组合，可轻松应对这类需求
如何使用
- 阿里云官网：投递日志至OSS
