阿里云计算服务:阿里云日志服务SLS有哪些优点?

2020-09-23 15:44:09 编辑:admin 阅读:
导读在每个严重事故的背后,必然会存在29个轻微事故和300个未遂先兆以及1000个潜在的事故隐患。—-Heinrich(Heinrich‘sLaw)法则伴随着云计算时代的到来,很多企业都在逐步向云迁移。云具有弹性,使IT资源购买、

  在每个严重事故的背后,必然会存在29个轻微事故和300个未遂先兆以及1000个潜在的事故隐患。—-Heinrich(Heinrich‘sLaw)法则

  伴随着云计算时代的到来,很多企业都在逐步向云迁移。云具有弹性,使IT资源购买、扩展等等更加简单。很多企业,已经不用花费大量人力物力,投入到IDC、服务器、网卡等物理资源的购买、扩充、升级等。

  但是,随着信息时代的发展,业务联机化、业务系统服务客户的规模越来越大,系统的稳定性越来越重要。在故障发生后,操作人员不能提前预警,也不能在最短的时间内发现故障,极易影响业务,造成巨大的损失。

  如何面对庞大的业务系统、多样化的服务模块、海量的日志和监控信息、极端的业务需求等,构建企业快速、自动化、智能化、全方位的智能运营和预警系统,已成为企业竞争的一部分。

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  于是,越来越多的企业开始构建自己的智能运营平台,力图减轻运营人员的负担,同时也提供更智能的故障预警,更快速的响应。特别是在这个业务上云的时代,企业的价值密集的运维平台不断升级,很多企业已经从基本的资源购买维护,升级到业务价值的提升。

  随着泛日志类数据的开发和分析,泛日志数据已成为企业竞争力的组成部分。该研究表明,泛日志类的机器数据和规模在快速增长,企业需要通过一个更加智能化的运营平台,以供业务参考。加上业务系统的时间价值密度逐渐增大,系统服务的客户数量呈指数级增长,系统的复杂性和群集规模也越来越大,所以稳定、高效、可负担的智能运营平台逐渐成为企业生存的基础。

  但在构建智能运营平台的过程中,我们经常会遇到以下的挑战:

  海量日志,如何快速分析报警:比如千亿、万亿日志,如何实时查询分析?怎样保证实时稳定写入?

  系统复杂的几十维数据,如何更有效地进行多维分析?

  如何通过抽丝剥茧,找出其中最重要的信息?例如,Error有数万条日志,如何查找重要信息?

  海量日志的长周期保存和流转处理:从实时数据到历史数据,如何满足不同分析模式和存储需求?

  这些年来,阿里云在为阿里巴巴经济体和阿里云客户服务的过程中遇到了很多这样的问题。通过不断的磨练,阿里云发布了阿里云日志服务SLS,帮助客户构建一个智能化的运营平台。

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  9月18日在云栖大会上,阿里云智能高级产品专家铧剑带给大家题为“云时代的智能运维平台日志服务,助企业迭代创新”的分享,其中详细介绍了阿里云日志服务SLS,它是如何为用户提供一站式日志收集,告警,存储,分析,可视化等服务,帮助企业的技术运营人员在云时代,构建自己的智能运维平台,快速分析系统状态,洞察业务,帮助企业的快速迭代和业务创新。

  具有以下优点的阿里云日志服务SLS:

  1、秒级实时分析与报警:在千亿个日志中,秒级将返回10亿条记录。

  2、多维数据联合分析能力:并提供高维查询,实时分析,定时任务,可视化功能。

  3、更深入的细节洞察:从秒级的细节到异常点的AI检测,数据聚类帮助抽丝剥茧,发现重要信息。

  这有助于客户对Logging,Metric,Tracing数据进行统一的存储分析,满足业务监控,日志分析,安全审计等需求,方便的解决了如何进行快速,多维,深入的细节分析的问题。

  与此同时,SLS提供了全周期的数据传输能力,近期新发布的数据处理,数据传送,可以支持不同分析模式,不同周期的要求。采用数据处理技术,企业可以根据不同的分析要求,对数据进行规整处理。通过数据传递,企业能够满足不同时间周期数据传递方式、存储方式和数据传递需求。

  所以在这个业务上云的时代,我们需要一个更加智能化的操作平台来帮助我们的业务平稳、智能、高效地运行。相信以阿里云日志服务SLS为基础,构建的企业智能运营平台,能够真正帮助企业在业务价值上不断创新迭代,为企业客户的业务,更稳定、快速的发展


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