冬季实战营第五期学习报告5:基于Elasticsearch+Fink的日志全观测最佳实践

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 直播带练:基于Elasticsearch+Fink的日志全观测最佳实践

云上ELK+Flink全观测解决方案能力

  1. Beats获取日志/指标
  2. 数据清洗SQL化更简易
  3. 云上ES写入托管及超强稳定性
  4. 低成本数据存储
  5. 日志分析、指标监控、APM能力齐全
  6. 开源生态具备强大的可扩展性


全观测解决方案实现日志监控/运维/分析

  1. 方案选型:100%兼容开源,与各类开源生态组件无缝衔接;支持多云/跨云的日志监控、运维分析场景
  2. 方案优势:云上Elasticsearch及实时计算Flink产品,提供面向海量数据的高性能读写、高弹性、低成本解决方案


实时计算Flink版

新一代Serverless实时计算引擎

  1. 流式SQL,100%兼容开源,一站式开发平台,提供更适合日志场景下海量数据清洗的流式SQL能力,核心算子性能优化达开源2倍以上
  2. Serverless服务,全托管免运维,用户无须关注集群运维和资源预留,100%投入业务开发
  3. Autopilot能力,根据数据流量自动重新分配算力,智能削峰填谷,弹性资源分配,有效应对数据的高峰低谷


阿里云Elasticsearch日志增强特性

核心功能介绍

IndexingServerless服务,在ES集群之外,依托云端海量计算能力,打破本地集群的物理资源限制。通过读写分离架构,将ES集群的数据写入在云端服务进行托管加速,以满足高并发数据写入要求,并且基于海量的资源,支撑快速弹性的扩展能力。

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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