SLS工程师崇越
能力说明:
了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等,了解Python的基本数据结构,对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识,了解常用开发框架的基本特性,以及Python爬虫的基础知识。
阿里云技能认证
详细说明本文主要介绍Terraform的安装、阿里云Terraform Provider的安装以及如何使用Terraform管理SLS数据加工。
为了帮助用户改善查询分析体验,让更多不熟悉SQL语法的用户也能使用SLS进行日志分析,SLS推出了交互式查询分析功能(Data Explorer)。Data Explorer让用户只需一些简单的点击和选择操作即可完成复杂的日志分析场景,助力用户专注于业务分析之上,而无需关注SQL语法细节。
SLS最新推出了告警智能合并能力,让用户只需一些极简的配置,便可开启告警的智能降噪,抑制告警风暴。
日志服务(Log Service,简称 SLS) 是阿里云提供的行业领先的日志大数据解决方案,一站式提供数据收集、清洗、分析、可视化、告警等功能。智能查询分析是数据中台重要的一环,SLS支持秒级查询10亿到千亿级别的日志数据,为万级开发者提供每日百亿级的查询服务。SLS查询语句是日志服务的专有语法,为了帮助用户简单、快速地构建查询语句,降低用户的学习成本,SLS推出了查询辅助输入(Query Builder)功能,让用户无需关注语法细节也可完成查询。
SimData是一种从用户定义的模拟场景中生成模拟数据的工具。SimData不是简单地使用数据样本集来生成重复的模拟数据,而是通过模拟多个系统如何协同工作并互相影响,让用户依据现实世界的情况生成丰富而强大的事件集。具体来讲,SimData通过使具有强大表达能力的简单描述语言(Simple Description Language)来定义模拟逻辑,具有灵活、强大的建模能力。通过将模拟对象建模为实体,并支持模拟实体之间的简单和复杂交互,可以模拟复杂的现实场景。
在监控场景下,一旦出现告警风暴,告警本身就失去了意义和价值。因此需要有一套方案,帮助用户在不遗漏重要告警前提下,有效减少告警数量。本文主要调研了业界常见的监控/告警系统中使用到的智能算法降噪方案。
详解开源数据库审计平台Yearning
阿里云用户使用云资源的同时,成本是个不容忽视的问题。阿里云的计费方式有按量付费和包年包月。对于按量付费方式,手工对账单进行统计分析不仅耗费时间和精力,准确性也没办法保证。 阿里云日志服务的成本管家功能很好的解决了这个问题,将用户从低效的账单获取和整理工作中解放出来,提高账单分析效率。
Terraform是一种开源工具,用于安全高效地预览,配置和管理云基础架构和资源。阿里云的terraform-provider-alicloud目前已经提供了超过 163 个 Resource 和 113 个 Data Source,覆盖计算,存储,网络,负载均衡,CDN,容器服务,中间件,访问控制,数据库等超过35款产品。 本文主要介绍如何使用Terraform自动化部署阿里云日志服务下的日志审计服务。
阿里云日志服务(SLS)通过提供一个Splunk插件(Add-on)实现SLS与Splunk的日志对接, 以便确保阿里云上的所有法规、审计、与其他相关日志能够导入到客户的安全运维中心(SOC)中。本文主要介绍如何在该Splunk Add-on中使用ECS实例RAM角色的鉴权方式,完成日志服务(SLS)到Splunk的日志投递过程。
阿里云日志服务提供可托管、可扩展、高可用的数据加工服务。数据加工服务可用于数据的规整、富化、流转、脱敏和过滤。本文为读者带来了数据加工动态解析与分发的最佳实践。
日志服务SLS是阿里集团自研的一站式日志平台,用户无需开发就能能够开箱即用地使用它来提升运维、运营效率,建立 DT 时代海量日志处理能力。SLS数据模拟器是SLS提供的一个用于接入模拟数据的数据接入方式,支持丰富的数据模拟场景,包含各类阿里云云产品日志、自建开源/商业软件日志以及Metric日志等,助力用户一键式导入模拟数据。
日志服务SLS是阿里集团自研的一站式日志平台,用户无需开发就能能够开箱即用地使用它来提升运维、运营效率,建立 DT 时代海量日志处理能力。日志服务SLS支持从40+渠道采集日志数据,涵盖客户端、网页、协议、SDK、API等多种日志采集方式,为用户提供了强大的数据采集能力。然而在一些测试或Demo场景下,用户无法接入日志数据,或者SLS提供的数据采集方式会显得门槛过高。在这类场景下,为了使用SLS的各类功能,SLS提供的数据采集方式已不是接入数据的最佳选择,而SLS数据实验室和SLS数据模拟器将助力用户更简单、快速地接入贴近真实场景模拟数据。