技术博文

随着微服务的流行，微服务的架构也在不断的发展演进，Spring Cloud 与 Dubbo为代表的微服务开发框架也得到了普及和落地；在云原生时代，无侵入的服务网格（Service Mesh）开始走向成熟，相对于传统微服务架构，服务网格具有可观察性、流量控制、安全性三大优势。服务网格将之前服务治理中的复杂性从应用中分离出来，将这些复杂性放到了服务代理中，包括流量控制，断路，服务发现，安全性，可观测性等；开发时应用只需要关心业务功能实现，让责任划分变得更加清楚。

SimData是一种从用户定义的模拟场景中生成模拟数据的工具。SimData不是简单地使用数据样本集来生成重复的模拟数据，而是通过模拟多个系统如何协同工作并互相影响，让用户依据现实世界的情况生成丰富而强大的事件集。具体来讲，SimData通过使具有强大表达能力的简单描述语言（Simple Description Language）来定义模拟逻辑，具有灵活、强大的建模能力。通过将模拟对象建模为实体，并支持模拟实体之间的简单和复杂交互，可以模拟复杂的现实场景。

本文介绍阿里云SLS丁来强（花名成喆）在PyCon2021上海站分享时的议题内容，结尾有录播的视频和PPT下载链接。

阿里云用户使用云资源的同时，成本是个不容忽视的问题。阿里云的计费方式有按量付费和包年包月。对于按量付费方式，手工对账单进行统计分析不仅耗费时间和精力，准确性也没办法保证。 阿里云日志服务的成本管家功能很好的解决了这个问题，将用户从低效的账单获取和整理工作中解放出来，提高账单分析效率。

Nginx 完成请求处理后会记录客户端请求信息到 access log。与业务请求数量成正比，access log 文件内容日积月累，占用大量磁盘的存储空间的同时，数据量增长也使分析 access log 变得困难。本文介绍一种预计算方案实现冷数据的存储优化以及分析效率提升。

Apache SkyWalking 是一款非常优秀的应用性能监控（APM）工具，对微服务、云原生和容器化应用提供自动化、高性能的监控方案。项目于 2015 年创建，并于 2017 年 12 月进入 Apache 孵化器，目前已经是Apache的顶级项目。SLS Trace已经支持Apache SkyWalking Agent端直接接入SLS Trace服务。运维人员可以直接将已经接入Apache SkyWalking的应用的Agent端直接接入到SLS Trace服务（下文会有详细说明）而不需要考虑规模和部署的问题。

Cloud2.0 时代，数字化转型进入深水区，需要联合所有的伙伴力量，奋楫笃行，共同打通从数字技术到具体解决业务问题的各种关节。

随着使用SLS告警越来越深入，有些用户的行动策略会配置的特别复杂，有些时候可以让用户通过创建多个行动策略来进行一定的精简，但是在一些场景下，用户是无法创建多个行动策略的。

日志上下文浏览是排查业务故障时常用的方式，但受限于Logtail插件系统的设计，在Logtail 1.2.1版本前，如果用户使用Logtail插件来处理日志或采集容器的标准输出，那么用户将无法使用上下文浏览及Livetail功能。为了解决这一问题，本文将重点介绍如何使用日志上下文聚合插件来使能上下文查询和Livetail功能。

阿里云文件存储服务提供SMB/NFS/CIFS等多种文件存储协议，单文件系统可以存储海量数据，方便企业级客户在多个用户之间进行文件共享和协同合作。其中SMB协议是微软生态默认的文件共享协议，经过几十年的长期积累，具备广大的用户群，能够支持Windows、MacOS、Linux等多种客户端。阿里云NAS SMB文件存储通过支持AD域服务，可以对一个企业不同部门的不同员工创建不同的用户身份，结合ACL权限控制功能，达到企业有序可控地共享整个文件系统。

SLS告警支持丰富的告警管理功能，例如合并抑制静默等功能，跟SLS旧版告警相比增加了很多告警降噪抑制的功能，和用户管理，值班组和可定制复用的内容模板功能。在使用的过程中，因为增加了告警的降噪功能，从告警产生到发送通知这个过程增加了一个告警降噪的过程；因为降噪机制的存在，可能会出现告警触发但不一定会立即发出通知的情况。了解SLS告警通知时机将有助于理解这些情况。

阿里云表格存储全面升级，打造一站式物联网存储新方案

SLS新版告警学习路径发布，汇集目前50+最佳实践的文档、文章和视频 （持续更新）

一份文档，能成为照亮黑暗的灯塔，打开一条求生通道。

阿里云采用了日志服务，帮助畅捷通构建了用户体验感知、业务安全合规、用户业务链路追踪、成本预算的使用场景，实现了对用户、业务、成本、安全等方面的全维度感知，使得运维效率提升了30%。

Terraform是一种开源工具，用于安全高效地预览，配置和管理云基础架构和资源。阿里云的terraform-provider-alicloud目前已经提供了超过 163 个 Resource 和 113 个 Data Source，覆盖计算，存储，网络，负载均衡，CDN，容器服务，中间件，访问控制，数据库等超过35款产品。 本文主要介绍如何使用Terraform自动化部署阿里云日志服务下的日志审计服务。

日志服务SLS是云原生观测与分析平台，为Log、Metric、Trace等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务。日志服务一站式提供数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等功能，全面提升您在研发、运维、运营、安全等场景的数字化能力。本文主要演示如何在VS2019中安装及使用SLS NetCore SDK。

通过与阿里云建立合作，轻舟智航可以更加专注地进行业务场景研发。轻舟智航通过使用阿里云CPFS和OSS数据流动解决方案，打造一体化的自动驾驶数据底座，并且依托CPFS的高性能和高吞吐，很好地支持轻舟智航业务的快速增长。

本文将从 SLS 在 EventBridge上 的使用以及若干最佳实践场景等方面，为大家介绍如何基于 EventBridge 构建 SLS 相关应用。

2022年云栖大会期间，阿里云同观测云共同发布可观测性联合解决方案。观测云通过集成日志服务SLS的产品能力，发布了观测云SAAS专属版。

对于很多流量、访问量、延时等场景，很对同学在绘制大盘时想能在指标中，体现出来异常值的位置，这就是需要在SLS的图表中支持同时在一个图表中绘制曲线并标记点。接下来，我们一步步操作下，如何绘制异常点

监控系统一般包括监控目标（监控实体），监控条件，告警通知，自动修复等系模块，SLS作为云原生观测与分析平台，为Log、Metric、Trace等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务；SLS也提供了丰富的监控告警功能，可以针对在日志/时序/Trace数据中进行配置异常告警，比如在Nginx日志中500错误过多，主机时序数据中CPU超过90%需要告警，在告警发出时，往往需要对问题发生的原因进行追溯，需要知道哪些实体在出现了异常，比如哪个域名500错误过多，哪台主机CPU过高等。本文将介绍通过SLS告警监控中的分组评估功能找出异常的实体。

随着云原生的普及，各家公司都通过K8S实现了服务的容器化，极大的简化了开发运维人员的工作，是目前最为常用的基础服务。同时，K8S集群中的各项基础服务能够通过metrics接口导出Prometheus格式的多种指标，方便观察当前系统状态，及时发现问题。用户将K8S集群指标采集到日志服务SLS时序存储之后，可以随时查看系统历史及当前指标，还可以通过SLS内置仪表盘或者Grafana构建监控大盘，方便观察系统情况。但是随着系统规模以及负载成倍增加，复杂的指标查询以及监控大盘的渲染开始变慢，进而影响操作体验。

采用SLS提供的Scheduled SQL功能，对log4j ERROR日志进行处理并制作可视化报表

运维系统可以像神经系统一样，首先，做到数据的统一汇总；其次，可以对数据进行识别筛选输出有效信息；再次，可以预先感知到异常风险，并进行有效规避。而日志服务SLS凭借出色的数据统一采集、智能分析告警、风险预测等能力，已经成为企业智能运维场景下不可或缺的神经系统。