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Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统:实时统计网站PV、UV展示
1.大数据处理的常用方法 大数据处理目前比较流行的是两种方法,一种是离线处理,一种是在线处理,基本处理架构如下: 在互联网应用中,不管是哪一种处理方式,其基本的数据来源都是日志数据,例如对于web应用来说,则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
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来自: 数据库
数据库案例集锦 - 开发者的《如来神掌》
案例 1、《多字段,任意组合(0建模) - 毫秒级实时圈人 - 最佳实践》 2、《IoT(物联网)极限写入、消费 最佳实践 - 块级(ctid)扫描》 3、数据采样和脱敏实践 《PostgreSQL 数据采样与脱敏》 《PostgreSQL 巧妙的数据采样方法》 4、数据清洗和去重实践 .
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来自: 云存储
LC3视角:Kubernetes下日志采集、存储与处理技术实践
在Kubernetes服务化、日志处理实时化以及日志集中式存储趋势下,Kubernetes日志处理上也遇到的新挑战,包括:容器动态采集、大流量性能瓶颈、日志路由管理等问题。本文介绍了“Logtail + 日志服务 + 生态”架构,介绍了:Logtail客户端在Kubernetes日志采集场景下的优势;日志服务作为基础设施一站式解决实时读写、HTAP两大日志强需求;日志服务数据的开放性以及与云产品、开源社区相结合,在实时计算、可视化、采集上为用户提供的丰富选择。
阿里云Kubernetes容器服务Istio实践之集成日志服务Log Service
阿里云Kubernetes容器服务已经提供了Istio与日志服务Log Service的集成能力,本文通过一个官方示例来重点介绍了Istio与基于阿里云日志服务的分布式追踪系统的整合能力。
阿里内外:百万PV的阿里内网 如何协同员工工作与文化
众所周知,阿里人拼劲足,能始终保持高效且充满温度、坚守价值观的工作动力,但很少人知道,秘诀之一就在于阿里内部人人都会用的协作平台——阿里内外。究竟阿里内外是如何带来组织生命力?背后又有哪些核心技术?通过阿里内外产品及其技术架构的首次揭秘,给你答案。
从0到1建立基于大数据的质量平台
随着互联网的快速发展,大数据与软件质量的关系越来越密切,从源码撰写、持续集成、测试调试、发布运营,整个流程中大数据无所不在。每个数据关联起来对软件质量中的发现、度量、定位都有着重要的价值。如何从 0 到 1 建立基于大数据的质量平台,利用大数据来改善软件质量? 来自阿里巴巴优酷事业部技术专家万传奇老师将在 4 月 20 - 22 日召开的 QCon 全球软件开发大会上分享优酷大数据质量平台建设及线上质量闭环解决方案实践。
如何有效降低大数据平台安全风险
在2019杭州云栖大会大数据企业级服务专场,由阿里云智能计算平台事业部资深技术专家李雪峰带来以“如何有效降低大数据平台安全风险”为题的演讲。本文首先概括了企业在大数据上云过程中会产生的安全顾虑。接着,在大数据平台中要处理的安全风险中,对数据中心物理安全与网络安全、大数据平台系统安全以及数据应用安全三部分做了详细的介绍。最后,描述了阿里云飞天大数据平台的安全体系。
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