簡介： 日誌服務SLS提供數據採集、加工、分析、告警可視化與投遞功能，爲AIOps、大數據分析、運營服務、大數據安全等場景提供支撐，並能以搭積木的方式適配各類運維場景，輔助企業的IT決策。近日，日誌服務SLS新增了兩項重磅功能，有助於進一步提升研發、運維等場景數字化能力。
積木的拼搭，是件細緻工作。用不同的積木，進行組合變換，小孩子可能會用積木搭高樓、搭汽車、搭公路，而IT人則選擇通過搭建小積木，講解可觀測的大乾坤。
大家所熟知的日誌服務SLS不只是“日誌存儲”，更是一個一站式智能運維方案、可觀測平臺。它提供數據採集、加工、分析、告警可視化與投遞功能，爲AIOps、大數據分析、運營服務、大數據安全等場景提供支撐，並能以搭積木的方式適配各類運維場景，輔助企業的IT決策。
近日，日誌服務SLS新增了兩項重磅功能，有助於進一步提升研發、運維等場景數字化能力。
一、日誌服務架構的五大層級
相關報告指出，可觀測性應用使企業機構能夠利用其數據特徵來獲得競爭優勢。如果能夠在戰略中予以規劃併成功執行，可觀測性應用將成爲數據驅動型決策的最強大來源。
從架構上來看，日誌服務SLS作爲一站式的雲原生可觀測分析平臺，按功能可劃分爲5大層級。最底層是數據採集與管道，再上一層是統一的可觀測存儲平臺；然後是靈活的高性能計算引擎、智能化的Ops平臺工具；最上層爲各種開箱即用的功能。
1、數據採集與管道
業內公認，Log、Metric、Trace是全觀測的三大支柱，通過搭建統一的觀測系統，幫助運維人員在「事前」瞭解系統運行狀態，「事中」快速定位故障，「事後」根因分析，做到進退有方，心中不慌。
SLS作爲阿里巴巴、螞蟻等日誌中臺產品，可以承載流量管道作用，爲Log/Metric/Trace等數據提供大規模、低成本、實時平臺化服務。
2、可觀測存儲平臺
針對不同類型的數據，SLS提供了統一的存儲能力，日誌中樞（LogHub）支持與各種實時計算及服務對接，不但可以提供完整的進度監控，報警等功能，還能根據SDK/API實現自定義消費。此外，SLS具備強大的數據加工能力，廣泛適用於數據的規整、富化、分發、彙總、重建索引等場景。
爲了降低用戶長週期存儲的成本，SLS提供了冷存儲功能。冷存儲數據的存儲費用很低，冷熱數據轉換也不會產生費用。
3、高性能計算引擎
SLS有不少互聯網及企業客戶，他們的業務系統會實時生成大量的埋點日誌數據，這些數據往往需要長期保存，並且有離線計算或者實時計算的需求。
爲了更好地服務這些客戶， SLS提供了基於索引的高性能查詢/分析能力，10億級數據能夠實現秒級返回。在語法上，SLS完全兼容SQL92標準，同時無縫對接主流(Flink、Spark、Storm等）流計算產品。
4、智能化的 Ops 平臺工具
SLS支持完整AIOps能力，能將可觀測性數據全部接入一個平臺中，再結合高性能數據查詢引擎、關聯分析能力，構建出一套雲原生可觀測平臺。
用戶可以基於此平臺， 便捷高效地構建ITOps、SecOps、FinOps上層應用。再結合智能告警與響應中樞、基於AI的數據分析與異常巡檢模塊，企業IT系統神經中樞就大功告成了。
5、開箱即用的應用
SLS具備全託管、免運維，開箱即用的特性，提供DSL編排能力，內置200+函數，內置算子，能夠快速實現二次開發。
Cloud Lens 複用了SLS 的存儲分析平臺，可以跨賬號、跨區域統一採集訪問日誌、用量數據、監控指標等可觀測數據，繼而創建一個統一的場景化洞察大盤，幫助用戶低門檻實現對雲產品的可觀測。
二、日誌服務新增查詢型規格以及Scan掃描模式
SLS現有的標準型規格（Standard Logstore），包含了SLS的完整功能集合，用戶可以在標準型規格上實現對於數據的高性能查詢與分析，進而用來適應各類業務場景。但實際上部分用戶的業務場景並不倚重於分析能力，更多的還是依賴查詢解決問題。
哲學家老子曾說大道至簡，同樣地，產品也需要因事制宜做“減法”。因此，SLS新推出了查詢型規格（Query Logstore），據統計，查詢型規格索引流量費用相比標準型規格減少約72%，綜合成本預計降低30% ，支持高性能查詢，不支持分析統計。適合於debugging、問題診斷和審計溯源等重查詢輕（或無）分析的場景。
在同一個project下，可以同時保有標準型及查詢型規格Logstore，用戶可根據不同業務需求靈活組合。SLS Query規格還支持存儲冷熱分層，在兼容查詢功能的同時進一步降低成本。
在查詢型規格之外，SLS今年在計算引擎上也實現了重大突破。索引查詢/分析模式是一種schema-on-write的模式，更注重穩定和效率，相對應的需要提前建立索引，沒有索引的字段就無法用於做查詢分析，適用於明確有業務需求的日誌字段。但是對於需求相對模糊的部分，往往會讓用戶陷入是應該注重業務需求提前建索引，還是應該平衡成本的糾結中。
而SLS推出的掃描查詢/分析模式（Schema on read），不需要用戶提前建立索引，在無預建索引的情況下可以實現輕量級（性能/規模受限）的查詢分析功能，相對應的成本也會大幅度降低。在同一份日誌數據中，通過兩種計算模式的靈活結合，SLS成功化身“端水大師”，實現對於業務需求和成本的兼具考慮。
結語：起早與貪黑齊飛，調休共假期待定，那是人肉運維。進入智能運維時代，運維人需要的是文能運維做觀測，武能檢索做分析。有了可以靈活組裝底層能力的日誌服務SLS，運維人可以進一步從繁重的事務中解脫出來。
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