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2024-05-15
384
日志服务 Scan 功能工作机制与最佳实践
大数据快速增长的需要泛日志（Log/Trace/Metric）是大数据的重要组成，伴随着每一年业务峰值的新脉冲，日志数据量在快速增长。同时，业务数字化运营、软件可观测性等浪潮又在对日志的存储、计算提出更高的要求。从时效性角度看日志计算引擎：数仓覆盖 T + 1 日志处理，准实时系统（搜索引擎、OLA...
384
2024-05-15
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Kubernetes 文件采集实践：Sidecar + hostPath 卷
在Kubernetes 日志查询分析实践中，我们介绍了如何通过 DaemonSet 方式部署 logtail 并采集标准输出/文件两种形式的数据。DaemonSet 部署的优势在于其能够尽可能地减少采集 agent 所占用的资源且支持标准输出采集，但因为每个 DaemonSet pod 需要负责 n...
448
2024-05-15
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Serverless数据仓库实践，助力企业敏捷数据分析
现代的云原生数据仓库架构传统的云数据仓库需要用户购买一个预置的数据资源进行7*24的长时间运行；这种方式对于当下崇尚敏捷创业者来说使用负担较大，对于探索类或成长型业务缺少灵活的使用模式以满足低成本数据分析诉求；随着这个问题被越来越多的企业关注，Serverless的使用方式开始逐渐被各大厂商提及，B...
246
2024-05-15
463
某运营商核心对客系统迁移PolarDB实践
数据库迁云是一个复杂工程，对于传统企业来说，数据库不仅沉淀业务数据，还沉淀了大量业务逻辑，数据迁移过程复杂，风险高。本文借用客户核心系统数据库迁移到PolarDB为例，介绍数据库迁移过程中遇到的挑战、对应的解决方案，供大家参考。
463
2024-05-15
320
Logtail 混合模式：使用插件处理文件日志
作为一个服务百万机器的日志采集 agent，Logtail 目前已经提供了包括日志切分、日志解析（完整正则、JSON、分隔符）、日志过滤在内的常见处理功能，能够应对绝大多数场景的处理需求。但有些时候，由于应用的历史原因或是本身业务日志的复杂性，单一功能可能无法满足所采集日志的处理需求，比如：日志可能...
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