以nginx日志为例，简单介绍日志服务的数据加工功能

阿里云OSS为在云上的数据打通了一个处理与使用的快速通道。通过简单的 RESTful 接口，可以在任何时间、任何地点、任何互联网设备上对存储在OSS中的数据进行分析处理。

2020年4月，日志服务（Log Service，SLS）被DB-Engine收入，作为类Search Engine类型的泛数据库。

SLS与阿里云实时计算结合，可以把SLS作为数据源（Source），实现日志端到端的实时采集与处理，也可以把SLS作为结果的输出目标（Sink），在SLS对结果实时查询分析，配置可视化报表等。

日志服务支持将MaxCompute 中的数据导入到日志服务，利用日志服务的查询和可视化功能，对数据进行分析和可视化展示，使用数据加工对数据进一步处理，充分发掘数据的价值

准备基于sls日志服务对共享单车租赁信息进行加工分析。sls日志服务上记录2019年8月上海地区某共享单车的数据，已脱敏处理，供研究之用。因RDS数据库里保存的是每辆自行车的编号、品牌以及投放批次。因此需要使用日志服务数据加工将单车实时动态记录日志与保存在RDS上的静态数据做富化和数据分析处理。

传统备份厂商的异地备份方案是将数据备份至异地机房来保护数据。公共云的出现改变了异地备份的方案和架构。用户在面对公共云和传统备份架构时，该如何选择呢？本文结合Veeam备份软件的使用，一方面来阐述Veeam是如何与云存储网关产品结合将数据备份上云，另一方面也试着给出一些看法和建议。

阿里云日志服务（SLS）提供大规模日志实时查询与分析能力（LogSearch/Analytics），支持完整SQL92标准（提供restful 和 jdbc两种协议），除基本聚合功能外，支持完整的SQL计算，并支持外部数据源联合查询（Join）、机器学习、模式分析等函数。

技术文章--阿里云日志服务与Splunk集成方案（Splunk Add-on方式）实战 背景信息 在 日志服务与SIEM（如Splunk）集成方案实战 中，作者已经就阿里云日志服务及审计相关日志的现状做了介绍，并实现了“使用SLS消费组构建程序，从SLS进行实时消费，然后通过Splunk API（HEC）来发送日志给Splunk。

背景 SLS 服务日志支持记录 Project 内的用户操作日志等多种日志数据，并提供多种分析维度的仪表盘。在开通此功能后，相关的日志都会被存储到指定位置（project）下的两个特殊 logstore：internal-operation_log 以及 internal-diagnostic_log，我们可以像操作普通 logstore 一样，对它们进行查询、分析、消费以及构建仪表盘等。

本文介绍在使用 ossutil 时的常见问题及处理方法。

对象存储OSS支持事件通知功能，您可以通过配置事件通知，及时了解您的OSS资源上的相关操作。

背景 在某些场景下，我们需要采集的日志会分散在多个目录，为了在一个采集配置中同时采集它们，我们往往需要把采集配置中的目录指定为这些目录的共同父目录，这在实际使用用可能会产生一些问题。以如下的目录结构为例，我们希望在一个采集配置内指定采集 dira/b/c 目录下的 *.log，就必须将采集目录指定为父目录 admin。

在日志服务，数据加工功能（功能介绍）用于完成对Logstore数据的预处理，为后续的分析阶段准备数据。本文主要介绍数据加工实践中可能遇到的延迟问题，帮助大家理清延迟现象背后的原因，以及如何去监控、解决延迟问题。

简单介绍日志服务数据加工e_anchor函数与e_regex使用场景总结

- 为用户创建智能云相册 - 支持人脸检测，获取包括人脸位置、表情、年龄等信息 - 支持人脸分组，可以根据人物搜索、展示照片 - 支持照片标签检测，可以根据标签对照片进行分类 - 支持地理位置检测，获取照片拍摄的具体位置、时间，并且可以进行搜索

作为采集 agent，logtail 所采集的日志可能会就被用于对应用程序进行监控/告警，所以保证它自身处于正常状态对整个系统的稳定显得尤为重要。在之前的[《全方位 Logtail 状态监控》](https://yq.aliyun.com/articles/691336)中，我们曾介绍了关于监控 Logtail 各类状态的方法，包括基本的链路状态、资源使用情况等。

本文介绍在Linux服务器中，如何通过云存储网关的NFS共享来搭建集运OSS对象存储的的Nginx Web服务。

前言 在数据库代码化（Database-as-Code）实战一文中介绍了如何借助 Flyway 实现 migration based 的数据库迁移。但在实践过程中，发现了如下问题： 随着项目的发展，迁移脚本数量会越来越多，而全新部署时由于要执行所有的历史变更，部署时间会越来越长。

Kubernetes事件中心正式上线

为了让大家更便捷的使用Kubernetes事件功能，阿里云容器服务Kubernetes和日志服务SLS合作推出了Kubernetes事件中心，支持将Kubernetes中的事件实时采集到日志服务中，把阿里工程师在多年Kubernetes运维中积累的事件监控、告警指标提炼到事件中心，开箱即可获得这些积累的运维经验。

MySQL架构 MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。不同的存储引擎共用一个Server层。 Server层 概述 Server层包括 连接器 查询缓存 分析器 优化器 执行器 ... Server层功能 MySQL大多数核心服务功能 所有的内置函数，如日期、时间、数学和加密函数等 跨存储引擎的功能，如存储过程、触发器、视图等 连接器 连接器做什么？ 连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。