专注PB级日志实时收集、秒级查询和分析系统设计研发
运维和SRE团队,承载着重要的职责,其工作内容复杂而广泛,从应用部署、性能和可用性监控、告警、值班,到容量规划、业务支撑等都有涉及,随着云原生、容器化和微服务的快速发展,迭代节奏愈发加快,对于运维和SRE也提出了更多的挑战。
日志服务提供索引重建功能,针对历史数据索引未配置、配置错误或遗漏等问题,一步完成对历史数据的索引重构
消息系统对于消息的写入和消费提供多种模式,如 at-most-once,at-least-once 和 exactly-once,本文探讨如何在一个消息提供中高效支持exactly-once的写入和消费
提供实时日志智能聚类(LogReduce)功能,根据日志的相似性进行聚类,快速掌握日志全貌,也不用担心重要信息被淹没在海量日志中,为系统稳定运行保驾护航!
日志服务提供Shard自动分裂功能,实时监控Shard流量,自动进行shard分裂以应对流量上涨,解决流量估算不准、随时可能上涨又难以及时处理的问题,保障数据完整。
JSON数据作为一种通用类型的数据类型,其自解析、灵活的特性,使其能够很好满足复杂场景下数据的记录需求,在很多日志内容中格式不固定的部分往往都是以json的形式进行记录,如将一次http请求的request参数和response内容以json的形式记录在一条日志中。
Serverless由于本身的优势,其使用越来越广,在Serverless场景下的日志分析和处理也有其自身的特点。本文通过介绍Serverless场景下日志处理的挑战,结合阿里云日志服务,举例说明日志在Devops、运营等多个场景下的使用,来展示如何从容应对Serverless下日志处理的挑战。
现在在业界日志处理领域,ELK(elastic search、logstash、kibana)三件套越来越流行,大量的公司、个人使用ELK构建日志处理系统,对机器、应用产生的日志,进行实时收集、索引、聚合,以满足多种应用场景,如trouble shooting、系统监控、用户行为分析等
日志服务提供通过关键字全文查询功能,通过合理的设置,可以更高效进行日志内容检索
通过用户点击进行热门内容推荐 目标 熟悉日志服务的功能,使用场景 通过收集直播网站的日志数据,进行实时数据分析,进行推荐 准备工作 日志服务 日志服务入口地址 步骤 1. 程序日志埋点 在log.php中进行,提供了一个函数,记录用户访问行为日志 在用户实际访问的时候,进行记录