sls专题

SLS 查询新范式:使用 SPL 对日志进行交互式探索

作者:无哲 引言 在构建现代数据和业务系统的过程中,可观测性已经变得至关重要,日志服务(SLS)为 Log/Trace/Metric 数据提供了大规模、低成本、高性能的一站式平台服务,并提供数据采集、加工、投递、分析、告警、可视化等功能,从而全面提升企业在研发、运维、运营和安全等各种场景的数字化能力。 日志数据天然是非结构化的 日志(Log)数据作为可观测场景中最基础的数据类型之一,其最大

更优性能与性价比,从自建 ELK 迁移到 SLS 开始

作者:荆磊 背景 ELK (Elasticsearch、Logstash、Kibana) 是当下开源领域主流的日志解决方案,在可观测场景下有比较广泛的应用。 随着数字化进程加速,机器数据日志增加,自建 ELK 在面临大规模数据、查询性能等方面有较多问题和挑战。如何解决可观测数据的低成本、高可用是一个新的话题。 SLS 是由阿里云推出的云上可观测 Serverless 产品,在功能层面对标

继承sls

1.继承        extends 1.为什么使用继承: 在程序的编写过程中,可能出现多个重复内容,这些重复类容需要提取出来 2.什么是继承 将多个类中相同属性和行为提取出来形成一个父类,多个类去继承这个类 3.好处:提高代码复用率,便于功能的扩展 4.格式: //父类public class Animal { }//子类public class Cat ext

使用 SPL 高效实现 Flink SLS Connector 下推

作者:潘伟龙(豁朗) 背景 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,基于日志服务的便捷的数据接入能力,可以将系统日志、业务日志等接入 SLS 进行存储、分析;阿里云 Flink 是阿里云基于 Apache Flink 构建的大数据分析平台,在实时数据分析、风控检测等场景应用广泛。阿里云 Flink 原生支持阿里

弱结构化日志 Flink SQL 怎么写?SLS SPL 来帮忙

作者:潘伟龙(豁朗) 背景 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,基于日志服务的便捷的数据接入能力,可以将系统日志、业务日志等接入 SLS 进行存储、分析;阿里云 Flink 是阿里云基于 Apache Flink 构建的大数据分析平台,在实时数据分析、风控检测等场景应用广泛。阿里云 Flink 原生支持阿里

雾天条件下 SLS 融合网络的三维目标检测

论文地址:3D Object Detection with SLS-Fusion Network in Foggy Weather Conditions 论文代码:https://github.com/maiminh1996/SLS-Fusion 论文摘要 摄像头或激光雷达(光检测和测距)等传感器的作用对于自动驾驶汽车的环境意识至关重要。然而,在雾、雨、雪等极端天气条件下,从这些传感器收集的数

使用SLS日志服务采集Kong网关的日志

一、阿里云SLS 官方的接入文档已比较丰富了,本文不意重复说明此事。 站在使用的角度,以采集Kong的日志为示例,说明我们应该如何治理日志。 说白了,本文是想给你怎么省钱作一个建议,希望不会让你公司也“降本增笑”。。 每月涉及到的费用明细 包含存储空间、索引流量、读写流量、读写次数以及活跃Shard租用,其中以存储空间的费用为最。 活跃Shard租用,是按个来计费的,省是省不了

阿里云SLS采集jvm日志

一、背景 java应用部署在阿里云的k8s容器里,采集其日志的需求则是一个不可缺少的。而不同公司的jvm日志会存在很大的差异,所以本文仅以我的实际情况作一个示例,仅供有需要采集jvm日志的同学们一个参考。 我们打印的Jvm日志格式见下,如果你和我这的不一样,还请自己稍作修改。 2023-12-08 17:55:40.252 INFO [xxx-service,0000000000087a4

使用SLS日志服务采集Kong网关的日志

一、阿里云SLS 官方的接入文档已比较丰富了,本文不意重复说明此事。 站在使用的角度,以采集Kong的日志为示例,说明我们应该如何治理日志。 说白了,本文是想给你怎么省钱作一个建议,希望不会让你公司也“降本增笑”。。 每月涉及到的费用明细 包含存储空间、索引流量、读写流量、读写次数以及活跃Shard租用,其中以存储空间的费用为最。 活跃Shard租用,是按个来计费的,省是省不了

Blink SQL之创建日志服务SLS源表

创建日志服务SLS源表 仅适用于Blink 1.4.5及以上版本。 什么是日志服务 日志服务SLS是针对日志类数据的一站式服务,对于日志服务而言,数据格式类似JSON,示例如下。 {"a": 1000,"b": 1234,"c": "li"} 日志服务本身是流数据存储,Blink能将其作为流式数据的输入。 语法示例 日志服务源表DDL示例如下(代码中的sls代表日志服务)。 c

通过阿里云CLI工具从SLS服务里读取日志

这里用的是aliyunlog这个现成的工具 安装可以参考:如何安装日志服务命令行工具CLI_日志服务-阿里云帮助中心 配置可以参考:配置CLI的操作方法_日志服务-阿里云帮助中心  参考的阿里云的接口地址:调用CLI命令查询日志_日志服务-阿里云帮助中心 脚本的部分 1、目录结构 #cd /aliyunlog#tree.├── get_logs.sh└── json├── ge

EventBridge 生态实践:融合 SLS 构建一体化日志服务

作者: 昶风 引言 阿里云日志服务 SLS 是一款优秀的日志服务产品,提供一站式地数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等服务。对于使用 SLS 的用户业务而言,SLS 上存储的日志信息反映着业务的运行状态,通过适当地流转加工即可创建一定价值。 另一方面,阿里云 EventBridge 作为云上事件枢纽,每天承载着大量事件的流转。云上资源的操作事件、消息队列中的数据、用户业务中

SRT服务器2:sls(srt live server)

前面讲的SRS服务器由于实际测试SRT时,存在不稳的问题,所以切换到sls(srt live server)。实际测试比较稳定,而且代码结构简单,可以十分方便进行功能扩展和维护。         目前互联网上的视频直播有两种,一种是基于RTMP协议的直播,这种直播方式上行推流使用RTMP协议,下行播放使用RTMP,HTTP+FLV或者HLS,直播延时一般大于3秒,广泛应用秀场、游

SLS机器学习最佳实战:根因分析(一)

为何需要根因分析? 当某个宏观的监控指标发生异常时,如果能快速定位到具体是那个细粒度的指标发生了异常而导致的。具体来说,当某个流量发生了异常,具体如图中所示: 这个指标就对应是某个小时级别的流量情况,我们要快速定位到2018-09-02 20:00:00 具体发生了什么问题而导致流量突增的? 如何在平台中分析? 原始数据格式 在给定的LogStore中一共存在14天的各个粒度的流量数据,其中涉及

SRT服务器SLS

目前互联网上的视频直播有两种,一种是基于RTMP协议的直播,这种直播方式上行推流使用RTMP协议,下行播放使用RTMP,HTTP+FLV或者HLS,直播延时一般大于3秒,广泛应用秀场、游戏、赛事和事件直播,满足了对交互要求不高的场景;另一种是WebRTC协议的直播,这种直播方式使用UDP的协议进行流媒体的分发,直播延时小于1秒,同时连接数一般小于10个,主要应用在视频通话、秀场连麦