阿里泛日志设计与实践问题之在写多查少的降本场景下,通过SLS Scan方案降低成本,如何实现

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 阿里泛日志设计与实践问题之在写多查少的降本场景下,通过SLS Scan方案降低成本,如何实现

问题一:传统grep上云场景面临哪些挑战?SLS日志存储方案如何解决这些挑战?


传统grep上云场景面临哪些挑战?SLS日志存储方案如何解决这些挑战?


参考回答:

传统grep上云场景面临的挑战包括日志文件的存储、管理和查询效率问题。企业通常将日志文件进行logrotate并压缩存储在云盘上,查询时需要在云盘上找到对应的目录和文件,然后执行grep/zgrep命令进行单机查找,这种方式效率低下且不易管理。

SLS日志存储方案通过高性能采集器(Logtail)将日志实时采集到日志库存储,支持冷热分层存储,按TTL自动删除旧数据,并支持数据转储OSS长周期存储。同时,SLS Scan支持对存储的热、冷分层数据进行硬扫描搜索,查找延迟大大低于单机形式的解压缩后grep,从而解决了传统grep上云场景的挑战。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655457



问题二:写多查少的降本场景是什么样的?


写多查少的降本场景是什么样的?


参考回答:

写多查少的降本场景指的是在程序日志查询、Debug场景下,日志写入量很大但查询频率较低的情况。例如,当前开启了SLS 100%数量的索引字段,但经过业务判断发现只有20%的字段被经常使用,希望通过合理使用降低日志的IT支出。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655458



问题三:在写多查少的降本场景下,如何通过SLS Scan方案降低成本?


在写多查少的降本场景下,如何通过SLS Scan方案降低成本?


参考回答:

在写多查少的降本场景下,可以通过SLS Scan方案降低成本。具体做法是,对业务上明确规划的日志字段和高频使用的日志字段设置索引,明确类型,基于索引和列存进行查询和分析。对于低频日志字段或不明确的字段,不配置索引,查询需求通过SLS Scan在运行时完成计算,从而降低了存储和计算成本。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655459



问题四:不定schema场景对日志查询和分析提出了哪些挑战?SLS Scan提供了哪些解决方案?


不定schema场景对日志查询和分析提出了哪些挑战?SLS Scan提供了哪些解决方案?


参考回答:

不定schema场景对日志查询和分析提出了挑战,因为日志库的数据字段频繁变化,可能包括K8s微服务多个应用的容器日志收集到一个日志库里、业务升级后程序日志字段发生变更等情况。这种情况下,通过固定schema方式查询、分析较为困难,需要频繁变更索引schema,整体协调成本高且容易遗漏。

对于不定schema场景,SLS Scan提供了灵活的解决方案。业务上明确规划的日志字段和高频使用的日志字段可以设置索引并明确类型,基于索引和列存进行查询和分析。对于低频日志字段或不明确的字段,不配置索引,查询需求通过SLS Scan在运行时完成计算。这样,即使在数据字段频繁变化的情况下,也能保证日志查询和分析的灵活性和效率。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655460



问题五:在Java 8的Lambda表达式中,ArrayList.stream()方法是如何生成Stream对象的?


在Java 8的Lambda表达式中,ArrayList.stream()方法是如何生成Stream对象的?


参考回答:

ArrayList.stream()方法实际上调用的是StreamSupport.stream(spliterator(), false)。这里,spliterator()方法生成了一个IteratorSpliterator对象,然后StreamSupport.stream方法使用这个Spliterator对象和一个指示是否为并行的布尔值(在这个例子中为false)来创建一个ReferencePipeline.Head对象,这个对象就是Stream对象的开始。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655461

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
打赏
0
0
0
0
631
分享
相关文章
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
943 31
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
什么是Apache日志?为什么Apache日志分析很重要?
Apache是全球广泛使用的Web服务器软件,支持超过30%的活跃网站。它通过接收和处理HTTP请求,与后端服务器通信,返回响应并记录日志,确保网页请求的快速准确处理。Apache日志分为访问日志和错误日志,对提升用户体验、保障安全及优化性能至关重要。EventLog Analyzer等工具可有效管理和分析这些日志,增强Web服务的安全性和可靠性。
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log、原理、写入过程;binlog与redolog区别、update语句的执行流程、两阶段提交、主从复制、三种日志的使用场景;查询日志、慢查询日志、错误日志等其他几类日志
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log
金融场景 PB 级大规模日志平台:中信银行信用卡中心从 Elasticsearch 到 Apache Doris 的先进实践
中信银行信用卡中心每日新增日志数据 140 亿条(80TB),全量归档日志量超 40PB,早期基于 Elasticsearch 构建的日志云平台,面临存储成本高、实时写入性能差、文本检索慢以及日志分析能力不足等问题。因此使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch,实现资源投入降低 50%、查询速度提升 2~4 倍,同时显著提高了运维效率。
金融场景 PB 级大规模日志平台:中信银行信用卡中心从 Elasticsearch 到 Apache Doris 的先进实践
MySQL事务日志-Undo Log工作原理分析
事务的持久性是交由Redo Log来保证,原子性则是交由Undo Log来保证。如果事务中的SQL执行到一半出现错误,需要把前面已经执行过的SQL撤销以达到原子性的目的,这个过程也叫做"回滚",所以Undo Log也叫回滚日志。
MySQL事务日志-Undo Log工作原理分析
什么是事件日志管理系统?事件日志管理系统有哪些用处?
事件日志管理系统是IT安全的重要工具,用于集中收集、分析和解释来自组织IT基础设施各组件的事件日志,如防火墙、路由器、交换机等,帮助提升网络安全、实现主动威胁检测和促进合规性。系统支持多种日志类型,包括Windows事件日志、Syslog日志和应用程序日志,通过实时监测、告警及可视化分析,为企业提供强大的安全保障。然而,实施过程中也面临数据量大、日志管理和分析复杂等挑战。EventLog Analyzer作为一款高效工具,不仅提供实时监测与告警、可视化分析和报告功能,还支持多种合规性报告,帮助企业克服挑战,提升网络安全水平。
115 2
微服务日志监控的挑战及应对方案
【10月更文挑战第23天】微服务化带来模块独立与快速扩展,但也使得日志监控复杂。日志作用包括业务记录、异常追踪和性能定位。
什么是日志管理,如何进行日志管理?
日志管理是对IT系统生成的日志数据进行收集、存储、分析和处理的实践,对维护系统健康、确保安全及获取运营智能至关重要。本文介绍了日志管理的基本概念、常见挑战、工具的主要功能及选择解决方案的方法,强调了定义管理目标、日志收集与分析、警报和报告、持续改进等关键步骤,以及如何应对数据量大、安全问题、警报疲劳等挑战,最终实现日志数据的有效管理和利用。
342 0
|
4月前
|
log日志学习
【10月更文挑战第9天】 python处理log打印模块log的使用和介绍
94 0
|
4月前
|
Logback 与 log4j2 性能对比:谁才是日志框架的性能王者?
【10月更文挑战第5天】在Java开发中,日志框架是不可或缺的工具,它们帮助我们记录系统运行时的信息、警告和错误,对于开发人员来说至关重要。在众多日志框架中,Logback和log4j2以其卓越的性能和丰富的功能脱颖而出,成为开发者们的首选。本文将深入探讨Logback与log4j2在性能方面的对比,通过详细的分析和实例,帮助大家理解两者之间的性能差异,以便在实际项目中做出更明智的选择。
470 3

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等